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Disertación de Maestría
DOI
10.11606/D.21.2017.tde-21022017-145718
Documento
Autor
Nombre completo
Romina Vanessa Barbosa
Dirección Electrónica
Instituto/Escuela/Facultad
Área de Conocimiento
Fecha de Defensa
Publicación
São Paulo, 2016
Director
Tribunal
Sumida, Paulo Yukio Gomes (Presidente)
Kitahara, Marcelo Visentini
Terribile, Levi Carina
Título en portugués
Modelagem de Adequabilidade de Habitat de Corais Azooxantelados na Margem Continental do Brasil, com ênfase na Bacia de Campos
Palabras clave en portugués
Lophelia pertusa
corais de águas profundas
distribuição potencial
efeito da resolução
Octocorallia
Scleractinia
similaridade de nicho
Resumen en portugués
Na presente dissertação eu estudei a distribuição potencial dos corais de águas profundas ao longo da margem continental brasileira e o efeito da resolução das variáveis ambientais em modelos de adequabilidade de habitat (MAH). Primeiramente foi determinada a distribuição potencial de corais de águas profundas a partir de modelos de adequabilidade de habitat de máxima entropia (MaxEnt). Os modelos foram alimentados com diversas camadas de dados SIG de variáveis ambientais e dados de ocorrência de espécies extraídos de bancos de dados e de novos registros. Foram estudados os grupos Scleractinia e Octocorallia, assim como quatro espécies de corais formadores de recifes (Solenosmilia variabilis, Lophelia pertusa, Madrepora oculata e Enallopsammia rostrata) e duas espécies de escleractínios não formadores de recifes (Cladocora debilis e Deltocyathus spp.). O nicho ambiental ocupado pelos táxons foi representado a partir de uma análise multivariada, sendo determinada a sobreposição entre os nichos. A partir disso foi avaliada a similaridade e equivalência de nicho ambiental entre as espécies. Os modelos resultantes indicaram que Scleractinia apresenta distribuição potencial na margem continental leste e sudeste do Brasil (porção Central e Sul), enquanto que Octocorallia apresenta uma distribuição potencial mais ampla abarcando toda a margem continental brasileira, com maior adequabilidade nas margens norte e nordeste. Assim, as áreas de distribuição potencial compartilhada entre octocorais e escleractínios foram aquelas ao largo da porção leste e sudeste do Brasil, sendo estas prioritárias para futuras pesquisas. Os nichos ambientais específicos indicaram menos tolerância de Scleractinia a altas temperaturas em comparação com Octocorallia. Os octocorais ocuparam uma maior amplitude do gradiente ambiental, principalmente relacionado às condições de carbono orgânico particulado, oxigênio dissolvido e temperatura. Isto possivelmente permite aos octocorais habitar a porção norte da margem continental brasileira, onde os modelos de escleractínios indicaram baixa adequabilidade de habitat. A margem continental sudeste do Brasil teve a maior adequabilidade para as espécies de escleractínios formadores de recifes profundos. Isto é de grande valor para planos de conservação nesta área que atualmente apresenta atividades de extração de óleo e gás e que, futuramente, pode ser explotada para a extração de minério. Além disso, as espécies formadoras de recifes ocuparam nichos ambientais similares e, portanto, mudanças nas condições ambientais, como por exemplo as associadas às mudanças climáticas, podem afetar todas elas. Contudo, seus nichos não são equivalentes e, portanto, cada uma delas faz um uso diferente do espaço ambiental da margem continental brasileira. Por último, foram desenvolvidos modelos MaxEnt para Solenosmilia variabilis, Lophelia pertusa, Madrepora oculata e Enallopsammia rostrata em duas resoluções de análise, uma de baixa (i.e., com um tamanho de pixel de aproximadamente 1000 m2) e uma de alta resolução (i.e., pixel de aproximadamente 100 m2) para determinar o efeito da resolução das variáveis ambientais utilizadas na performance e na extensão de área predita de modelos de adequabilidade de habitat. A diferença na extensão da área adequada predita por ambas resoluções foi medida de acordo a três limiares de corte diferentes. Os resultados indicaram diferenças na performance dependendo da resolução, com maior performance nos modelos de alta resolução. Além disso, a extensão de área adequada predita foi geralmente maior nos modelos de baixa resolução, com algumas exceções dependendo da espécie e do limiar de corte. Estes resultados ressaltam a importância da resolução das variáveis ambientais e suas implicações no uso de MAH no planejamento e manejo de Áreas Marinhas Protegidas (MPAs).
Título en inglés
Modelling Azooxanthellate, Corals on the Brazilian Continental Margin, with emphasis on the Campos Basin
Palabras clave en inglés
Lophelia pertusa
cold-water corals
niche similarity
Octocorallia
potential distribution
resolution effect
Scleractinia
Resumen en inglés
In this thesis I studied the deep-sea coral distribution along the Southwestern Atlantic Ocean and the effect of the environmental variables resolution on habitat suitability models (HSM). In the second chapter, I developed HSM based on the Maximum Entropy (MaxEnt) algorithm to identify the potential distribution of deep-water corals. To perform the models, I have used species presence data from existing datasets together with new species records and global environmental variables. I used the main environmental variables to identify suitable areas by modeling niches of different coral taxa. The studied taxa were Scleractinia and Octocorallia, as well as four reef-forming scleractinian species (Solenosmilia variabilis, Lophelia pertusa, Madrepora oculata and Enallopsammia rostrata), and two non-reef-building scleractinians (Cladocora debilis and Deltocyathus spp.). Furthermore, I used multivariate approach to compare their environmental occupied niche in order to assess the spatial niche overlap and test niche similarity and equivalence. The resulting cold-water coral models showed that the most suitable areas occur along the west and southwestern continental margin of Brazil, which permitted to determine areas of priority for future exploration/research to determine conservation areas. Specific environmental niches suggested lower tolerance to high temperatures for Scleractinia than for Octocorallia. Besides, octocorals occupied a wider range of the environmental gradient, which was mainly related to particulate organic carbon, oxygen and temperature. This probably enables them to inhabit the northern part of Brazil where scleratinian models classified as poor habitats for this group. In addition, the Southwestern Brazilian continental margin encloses the most suitable habitats for deep reef-building species. This has important implications for conservation plans in that area already facing gas and oil exploitation and probably future mineral extraction. On the other hand, results suggest that different scleractinian cold-water coral species occupy similar environmental niches and, for this reason, I concluded that changes in environmental conditions, such as those associated to climate change, may affect them all. However, their niches are not equivalent and this suggests that each environmental factor could affect each species in different ways. In the third chapter, I performed HSM based on Maximum Entropy for Solenosmilia variabilis, Lophelia pertusa, Madrepora oculata and Enallopsammia rostrata with two different environmental variables resolution, a low (i.e., a coarse resolution data with pixel size of ca. 1000 m2) and a high resolution (pixel of ca. 100 m2) to determine the effect of the environmental variables resolution on habitat suitability model performances and spatial extent of predicted suitable areas. From the final suitability maps, the changes in area extent depending of both resolution models were measured based in different thresholds. The results showed different performances of the models depending on data resolution, with higher performance at higher resolution. Furthermore, the predicted area varied between resolutions and threshold chosen. These results highlight the importance of environmental variables resolution and their implications for the use of HSM in planning and managing Marine Protected Areas (MPAs).
 
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Fecha de Publicación
2017-02-22
 
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