Estrutura e dinâmica de metacomunidade de anuros associados aos riachos de Mata Atlântica: uma abordagem hierárquica que considera a detecção imperfeita das espécies

Resumo

A abordagem de metacomunidades abriu novos caminhos para o entendimento dos processos que estruturam as comunidades ao considerar que além das interações locais intraespecíficas, interespecíficas e entre espécies-ambiente, os processos que operam em escalas mais amplas (e.g., dispersão) podem governar as comunidades. Porém, até o presente a falha de detecção das espécies tem sido surpreendentemente ignorada nos estudos empíricos de metacomunidades, o que pode resultar em padrões enviesados e redução no poder de explicação dos modelos. Dessa forma, o objetivo geral dessa tese é investigar comunidades de anuros associadas aos riachos de Mata Atlântica através de modelos hierárquicos de ocupação multi-espécies que consideram a detecção imperfeita das espécies. Dois modelos são especificados na abordagem hierárquica: um para os parâmetros que usualmente são de interesse primário (e.g., diversidade beta e ocorrência de espécies), mas que não são diretamente observados e um segundo modelo para os dados observados que é relacionado ao parâmetro ecológico de interesse, mas é influenciado e distorcido por método e erro amostral. Mais especificamente, pretendemos: I) avaliar a quantidade de variação na composição da comunidade local que é puramente relacionada às variáveis ambientais (escala local) e às variáveis geográficas (escala ampla); II) examinar a quantidade da variação na diversidade beta que pode ser explicada pelos processos espacial ou ambiental; III) investigar qual dos elementos da estrutura de metacomunidade os anuros irão se ajustar; e IV) modelar a variação na riqueza de anuros como função de covariáveis geográficas e ambientais. Ao incorporar a falha de detecção por modelagem hierárquica geraremos modelos mais acurados por desembaraçar o ruído amostral do parâmetro ecológico de interesse. Assim, esperamos aumentar a quantidade de variação explicada em nossos modelos. (AU)