RESERVA NATURAL VALE

FLORESTA ATLÂNTICA DE TABULEIRO: DIVERSIDADE E ENDEMISMOS NA RESERVA NATURAL VALE
et al. (2001) para amostragem de distâncias.
Os transectos foram percorridos por um único
observador, com uma caminhada de ida pela
manhã, iniciando-se ao nascer do sol (entre
05:30 h e 06:30 h, de acordo com a época do
ano), com tempo de espera no final do transecto
de aproximadamente três horas, e retorno pelo
mesmo transecto no período da tarde (iniciado
entre 13:00 h e 14:00 h). A ordem de execução
da amostragem dos transectos foi alternada a cada
mês. A velocidade utilizada durante a realização
das transecções foi de aproximadamente 1 km/h.
Ao todo foram percorridos 908 km igualmente
distribuídos nos quatro transectos amostrados.
A cada dia de amostragem, após a definição
do transecto a ser percorrido, a coleta de dados
era executada da seguinte forma: quando um
animal era avistado, era marcado o local onde o
mesmo se encontrava para mensurar sua distância
perpendicular em relação à trilha (em metros),
com o auxílio de uma trena de 50 m, no caso de
espécies terrestres. Para as espécies arborícolas,
era mensurado o ângulo de avistamento do animal
em relação ao transecto (u em graus), com o
auxílio de um clinômetro, e aferidas com uma trena
métrica a distância do avistamento em relação
ao observador (em metros). Com base nestes
valores, a distância perpendicular do animal até o
transecto é calculada por trigonometria (Buckland
et al., 2001). Para as espécies que ocorrem em
grupos sociais, foi considerada apenas a posição do
primeiro indivíduo detectado do grupo (Buckland et
al., 2004). Posteriormente, com base no tamanho
médio dos grupos avistados e com o auxílio de
dados disponíveis na literatura, foi possível corrigir
as estimativas geradas (Buckland et al., 2004).
Para cálculo da abundância e da densidade
das espécies, foram consideradas somente as
áreas florestais da RNV (tabuleiro, muçununga
e ecótono), uma vez que nenhum mamífero de
médio e grande porte foi detectado nas áreas de
campo nativo da RNV. Dessa forma, em função
da remoção dos trechos percorridos em áreas de
campo nativo, um dos transectos passou a possuir
3,5 km de comprimento. As áreas de campo nativo
foram também descontadas do tamanho total da
Reserva para as estimativas de densidade, uma vez
que houve quebra de uma das premissas do método
de amostragem de distâncias e isso poderia gerar
ruídos nas análises (neste caso, a detecção deve ser
100% na linha do transecto; Buckland et al., 2001).
Para as análises foi utilizado o programa Distance
versão 6.2 (Buckland et al., 2001). O programa
Distance utiliza as distâncias perpendiculares
(animal-trilha) para estimar a faixa efetivamente
amostrada na área de estudo (chamada “effective
strip width” ou ESW) e modelar a função de
detecção que melhor se adequa à probabilidade de
detecção de um animal numa dada distância da trilha,
gerando as respectivas estimativas de abundância
e densidade (Laake et al., 1994; Buckland et
al., 2001). O melhor modelo de detecção foi
selecionado pelo Critério de Informação de Akaike
(AIC) que se origina da minimização da informação
(ou distância) de Kullback-Leibler (K-L) como
base para a seleção de modelos (Akaike, 1973). A
informação K-L é uma medida de distância entre o
modelo verdadeiro e um modelo candidato, mas o
modelo verdadeiro quase sempre é uma abstração,
sendo desejável a obtenção de um bom modelo que
represente satisfatoriamente a realidade. Burnham
& Anderson (2002) recomendam usar o AIC para
selecionar modelos somente quando o número
de observações é igual ou maior do que 40. Esse
número mínimo de observações permite obter
estimativas acuradas.
Para os gêneros Mazama e Dasypus, ambos
representados na RNV por duas espécies com
morfologia semelhante (Srbek-Araujo & Chiarello,
2013), foram consideradas inicialmente apenas as
observações cuja identificação da espécie pôde ser
realizada com segurança a partir da detecção de
peculiaridades de cada espécie. Para os registros
que não puderam ser identificados com segurança,
foi utilizado método proposto por Ferreguetti et
al. (2015) visando a inclusão dessas observações.
Este método consiste na utilização da proporção
dos indivíduos identificados para cada espécie
para atribuir uma classificação taxonômica às
observações não identificadas a partir de 1.000
aleatorizações e empregando-se uma função
de loop no pacote “Distance” do Programa R
(Development Core Team, 2008; Miller, 2012).
Este procedimento produz estimativas corrigidas
baseadas no erro de detectabilidade de cada
espécie (Ferreguetti et al., 2015).
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