[Indices populacionais

1. Ecologia de Populações
Prof. Dr. Harold Gordon Fowler
popecologia@hotmail.com
Índices e Probabilidade de
Detecção (p)

2. Epinephelus striatus-
Métodos Indiretos de
Estimação de
Abundancia

3. Densidade Relativa:
Índices de População
Os índices podem usar indicadores de indivíduos
que serão previsíveis e constantes; um índice
do tamanho populacional real
Toda índice deve ser comparada a
levantamentos mais diretos para avaliar sua
precisão
– Toda índice tem problemas mas
é mais rápido e mais barato

4. Índice: Classificação de Freqüência e
Raridade
Deborah Rabinowitz elaborou um sistema para
classificar a freqüência e raridade baseada na
combinação de três fatores:
1. Amplitude geográfica – extensiva versus restrita.
2. Tolerância de habitat – ampla versus estreita.
3. Tamanho populacional local – grande versus
pequeno.
Esse sistema classifica oito combinações
possíveis desses fatores, resultando em sete
formas de raridade, e uma de abundância.

5. Índice: Raridade
Classificação (D. Rabinowitz)
Amplitude geográfica da espécie
Tolerância de Habitat
Tamanho da população local
Red Data Book of Threatened
Species (IUCN)
Amplitude, tamanho populacional,
tendência populacional

6. Índice: Raridade
Raridade I
 Amplitude extensiva, Tolerância ampla de
habitat, Populações locais pequenas
Raridade II
 Amplitude extensiva, Tolerância restrita
de habitat, Populações locais pequenas
Raridade III
 Amplitude restritiva, Tolerância restrita
de habitat, Populações pequenas

7. Índice: Raridade
Raridade III
 Amplitude limitada: Tolerância
limitada de habitat: Populações
pequenas
 Gorila de montanha

8. Índice: Raridade

9. Densidade Relativa: Índices
Os índices podem usar indicadores de indivíduos
que serão previsíveis e constantes; um índice
do tamanho populacional real
– Não sem problemas mas é mais rápido e mais
barato
– Captura por unidade de esforço:
Armadilhas, fezes, pegadas, freqüência de
vocalização, redes de neblina, número de
artefatos, questionários, cobertura (plantas),
capacidade de se alimentar em iscas,
levantamentos de estrada
Toda índice deve ser comparada a
levantamentos mais diretos para avaliar sua
precisão

10. Contagem de Indivíduos

11. Densidade Relativa: Índices
Captura por unidade de esforço:
Armadilhas,
fezes,
pegadas,
freqüência de vocalização,
redes de neblina,
cercas
número de artefatos,
questionários,
cobertura (plantas),
capacidade de se alimentar em iscas,
levantamentos de estrada

12. Índice de abundância relativa
Contagem de fezes
Número de indivíduos capturados
por dia por armadilha (100)
Ocupação de iscas por formigas
Ninhos de aves, censos de cantos
Podem ser convertidos em
estimativas de densidade
absoluta

13. Índices e Probabilidade de
Detecção (p)

14. Censos
Presume p = 1.00 ou N (parâmetro) = C
(estatística)
Aplicação restrita a áreas de amostragem
pequenas
O censo no Brasil é lei
– A amostragem estatística é ilegal!

15. Índice Populacional
Medida de um variável relacionado a um
parâmetro pesquisado ou a contagem
incompleta
– Geralmente usada como medida de abudndância
Atalho da inferência estatística
Fácil de medir
Premissa: C (estatística) é uma proporção
constante de N (parâmetro) ou p é constante
– Estandardizar, estandardizar, estandardizar, … e
interpretar com cuidado
– Mede os co-variáveis relacionados a detecção

16. Índice
População Amostragem
Amostra
Alvo
Inferencias Descrição
Atalho (Índice)
Parâmetros
Estimativa Estatística

17. Índice Populacional
Aves?
Mamíferos?
Peixes?
Anfíbios e Repteis?
Invertebrados?

18. Índice de População
Número observado ou capturado por unidade de
esforço
– Captura por unidade de esforço (CPUE)
– No. Capturado por 100 armadilhas
– No. Observado em 30 minutos
Presume ser proporcional a abundância, mas
geralmente com relação de potência
A re-calibração necessária ao trocar observador ou
tecnologia

19. Índice Populacional: Captura
por Unidade de Esforço (CPUE)
Índice de abundância muito crua e comum
Captura = 4 borboletas
CPUE = 4/48
= 0,083
Esforço = 4 puçás com Inferência:
12 horas cada = 48 horas População 2 é
puçás 2X maior do que
a população 1
Captura = 8 borboletas
CPUE = 8/48
= 0,167
Esforço = 4 puçás com
12 horas cada = 48 horas
puçás

20. Índice Populacional: Exemplo BBS

21. Proporção constante da
verdade?

22. Métodos Indiretos
População de
Monachus
schauinslandi em
Havaí

23. Métodos Indiretos
Mudanças populacionais de Monachus
schauinslandi em duas ilhas ocupadas pela
Guarda Costeira Americana
Ilha Green
Ilha Tern
entrada Ilha Tern
saída
Número de
Ilha Verde
focas
1960 1970 1976 Risco 1980
de extinção
A sobrevivência de juvenis é importante na conservação dessa espécie

24. Métodos Indiretos
População de Monachus
schauinslandi em Havaí
Um grupo de tubarões das Ilhas Galapagos
desenvolveram um padrão novo. Começaram
patrulhar a água rasa ao redor da Ilha Trig
para caças filhotes da foca…
Hoje, somente ~1000 existem…

25. Métodos Indiretos (CUPE)

26. Atender as Premissas
Padronizar, Padronizar, Padronizar
– http://www.pwrc.usgs.gov/BBS/
Medir variáveis relacionadas

27. Estimativa
Usar estatística e estimadores para obter
estimativas
Estimar a probabilidade de detecção e
ajustar a estatística

28. Probabilidade de Detecção (p)
Probabilidade de que um indivíduo pode
ser detectado num local específico num
tempo específico se o indivíduo está
presente
– Usualmente entre 0 e 1.0
– Pode superar 1.0 em alguns cenários de
amostragem (levantamentos aéreos)
Fator de correição da visibilidade (FCV)

29. Índices e Probabilidade de
Detecção (p)

30. CONTAGEM POR TRANSECTOS DE PONTOS
Aplicação
Espécies que podem ser facilmente identificadas pela visual ou
auditivamente
Método
•Contagem em pontos fixos por um tempo definido
•Estações de observação com distância mínima de 100m
•Exige alta experiência do pesquisador.
Vantagens:
Baixo custo operacional
Rapidez na coleta de dados
Desvantagem:
Muito influenciado pelas variações nas condições ambientais
Muito dependente da precisão do observador
Não adequado em habitats de alta densidade

31. CONTAGEM POR TRANSECTOS LINEARES
Método
•Contagem ao longo de transectos dispostos aleatoriamente
•Exige alta experiência do pesquisador
Aplicação
Espécies de baixa densidade presentes em áreas abertas de
grandes extensões homogêneas
Vantagens:
Rapidez na coleta de dados
Baixo custo operacional
Desvantagem:
Muito influenciado pelas variações nas condições ambientais
Muito dependente da precisão do observador

32. TÉCNICAS BÁSICAS DE LEVANTAMENTO
Métodos de pontos e transectos lineares
Princípios gerais dos transectos lineares
Premissas:
•Todos os indivíduos são igualmente detectados pelo observados;
•Sucesso na amostragem depende da precisão do observador na identificação
da espécie e na avaliação da distância em que o animal se encontra.

33. Índices e Probabilidade de
Detecção (p)

34. Levantamentos Visuais como uma
Técnica de Estimar Populações
Visibilidade (B)
Para aplicar o resultado de qualquer método de
levantamento populacional numa estimativa do
. tamanho da população, precisamos estimar a
proporção dos animais contados (B) e depois
dividir esse por B :
N^ = C / B
onde C = valor do censo
N^= estimativa do tamanho verdadeiro da população
B = proporção dos animais contados

35. Como podemos usar
estimativas da probabilidade
de detecção para obter
estimativas de abundância e
outros parâmetros?
^ C
N ^
p
Como estimar a probabilidade de detecção?

36. Várias Técnicas
Amostragem dobrada
– Levantamentos de Gassaway
– Levantamentos por vídeo
Amostragem por distância
– Transecto linear
– Parcela circular variável
Marcação e Recaptura

37. Levantamentos Prévios dentro
de Parcelas
Número razoável de
parcelas levantadas
Censo completo em
cada parcela

38. Amostragem Dobrada
Quando? Como?
– Uma área grande – A contagem extensiva
pode ser levantada de (incompleta) é
forma barata e não ajustada pela
completa probabilidade de
– Uma parte da área detecção estimada de
pode ser levantada ou contagens intensivas
usada para estimar p para obter uma
estimativa da
abundância na área
que foi amostrada
extensivamente

39. Premissas
A probabilidade de detecção para a área
amostrada é igual a 1.0 ou é bem
estabelecida
A probabilidade de detecção estimada das
áreas intensivas podem ser aplicada
somente a área amostrada
extensivamente

40. Censo extensivo (Ce) –
Levantamento de Gassaway

41. Censo intensivo (Ci)

42. Como estimar p para a área
inteira que foi amostrada
extensivamente?
p = Ce/Ci para as unidades amostradas
extensivamente e intensivamente
(Ce<Ci)
– p pode ser específica espacialmente (ao
habitat)

43. Como estimar a abundância na
área inteira que foi amostrada
extensivamente?
^ Ce
N ^
p

44. Abundancia de Tamanduás
Levantamento dobrado
Pantanal
Levantamento aéreo para contagem
extensiva
Levantamento a pé
para contagem
intensiva

45. Abundancia de Tamanduás
Transecto
Ce Ci

46. Como funciona a Amostragem
por Distância?

47. Número de Indivíduos
Distancia
Visto > Sim
Não
O que fazemos com isso?

48. Métodos Indiretos
Existem vários métodos e medidas que podem
ser correlacionadas com a densidade
populacional: capturas em armadilhas,
levantamentos visuais, levantamentos de
produtos (fezes, ninhos), proporção de
hospedeiros infestados . Medidas indiretas
podem se relacional a densidade
populacional por meio de análise de
regressão (linear e não linear).

49. Métodos Indiretos
Regressão linear
O método dos quadrados mínimos é o
mais usado para traçar a linha
”melhor" de uma nuvem de pontos de
dados. Esse método ajusta os valores
dos parâmetros da regressão (a e b)
de modo que o soma de quadrados
residuais (=soma dos desvios
quadrados dos pontos da linha) atingia
o mínimo y' = a + bx

50. Métodos Indiretos
Regressão linear
A soma dos quadrados residuais é:

51. Métodos Indiretos
Regressão linear
A regressão dos quadrados mínimos é um
método para encontrar o melhor ajuste do
modelo aos dados por minimizar o soma dos
quadrados dos desvios entre os dados e o
modelo (a linha de regressão). Na análise de
regressão existe um variável dependente
no eixo Y que está associado com um
variável independente no eixo X. Se a
associação é linear, então o modelo
apropriado é Y = a + bX.

52. Métodos Indiretos
Regressão linear
Na regressão dos ”quadrados mínimos",
o melhor ajuste resulta pela
minimizarão da soma de quadrados,
SSQ, das diferenças entre valores
observados do variável dependente,
Yi,e os valores esperados do modelo,
E[Yi];

53. Métodos Indiretos
Regressão linear
Os modelos lineares podem ser
ajustados pelo calculo da tangente da
regressão
Após calcular b, a tangente
da linha de regressão no eixo
Y é:
onde a é a tangente e a
linha encima identifica a
media das duas series de
observações

54. Métodos Indiretos
Regressão linear
Na regressão dos quadrados mínimos encontramos o melhor
ajuste aos dados pela minimizarão doe desvios entre os
dados e o modelo. Após isso, a variação residual dos
dados do modelo ajustado se presume é devida a
variabilidade aleatória. Si Yi é o valor atual do variável
dependente associado com o valor de Xi do variável
independente, então o valor esperado de Yi segundo o
modelo é E[Yi] = a + bXi , e a variância do valor
observado desta expectação é Yi - (a + bXi). A
"variância ao redor da linha de regressão, por isso, é:,

55. Métodos Indiretos
Regressão linear
Significância
R = 0.82, N.S.! Porém, a
Significância não implica
Significância biológica
(se R = 0.01)

56. Regressão linear
Diagnostica de Influencia
É importante verificar
se os pontos mais
influenciais estão
corretos.

57. Regressão linear
Pontos extremos
Soluções:
1. Ignore o ponto
2. Muda modelo de
regressão
3. Não fazer nada

58. Métodos Indiretos
Regressão linear
Não linearidade
Antes de fazer
análise de regressão
faz uma gráfica dos
dados.. Use a
regressão polinomial
ou não linear se a
regressão não é linear

59. Métodos Indiretos
Regressão linear
Transformação dos variáveis
Use transformações
somente se têm
sentido biológico, É
melhor usar modelos
não lineares.

60. Métodos Indiretos
Regressão linear
Estatística F com outros valores de P:
– Tabela de estatísticas do X quadrado

61. Perguntas?