Autoregressive modelling of species richness in the Brazilian Cerrado / Modelagem por auto-regressão da riqueza de espécies no Cerrado Brasileiro

Spatial autocorrelation is the lack of independence between pairs of observations at given distances within a geographical space, a phenomenon commonly found in ecological data. Taking into account spatial autocorrelation when evaluating problems in geographical ecology, including gradients in species richness, is important to describe both the spatial structure in data and to correct the bias in Type I errors of standard statistical analyses. However, to effectively solve these problems it is necessary to establish the best way to incorporate the spatial structure to be used in the models. In this paper, we applied autoregressive models based on different types of connections and distances between 181 cells covering the Cerrado region of Central Brazil to study the spatial variation in mammal and bird species richness across the biome. Spatial structure was stronger for birds than for mammals, with R² values ranging from 0.77 to 0.94 for mammals and from 0.77 to 0.97 for birds, for models based on different definitions of spatial structures. According to the Akaike Information Criterion (AIC), the best autoregressive model was obtained by using the rook connection. In general, these results furnish guidelines for future modelling of species richness patterns in relation to environmental predictors and other variables expressing human occupation in the biome.

Autocorrelação espacial é definida como a falta de independência entre pares de observações a uma dada distância geográfica e é um fenômeno muito freqüente em dados ecológicos. É importante levar em consideração os efeitos de autocorrelação espacial em ecologia geográfica, tanto para realizar uma descrição mais detalhada dos dados quanto para corrigir estimativas enviesadas do erro Tipo I das análises estatísticas convencionais. Entretanto, para resolver efetivamente esses problemas, é preciso avaliar a melhor forma de incorporar estruturas espaciais nos modelos. Neste estudo, modelos autoregressivos, baseados em diferentes tipos de conexões e distâncias entre 181 células de uma rede cobrindo a região do Cerrado brasileiro, foram ajustados para avaliar a variação espacial de riqueza de mamíferos e aves dentro do bioma. A estrutura espacial foi ligeiramente mais forte para aves do que para mamíferos, com valores de R² variando entre 0,77 e 0,94 para mamíferos e 0,77 e 0,97 para aves, em modelos baseados em diferentes formas de conexão espacial. Segundo o Critério de Informação Akaike (AIC), o modelo autoregressivo melhor ajustado foi obtido através da conexão "em torre". Em geral, esses resultados fornecem diretrizes para futuras modelagens dos padrões de riqueza de espécies que estão associados a preditores ambientais e/ou a variáveis que expressam a ocupação humana no Cerrado.

Priority areas for anuran conservation using biogeographical data: a comparison of greedy, rarity, and simulated annealing algorithms to define reserve networks in Cerrado

Os padrões espaciais da variação da biodiversidade em escalas regionais raramente são considerados na escolha de uma reserva (unidades de conservação), a despeito dos diversos métodos disponíveis para esse fim. Neste trabalho, usamos dados da extensão de ocorrência de 105 espécies de Anura (Amphibia) na região de Cerrado, no Brasil Central, para estabelecer um sistema regional de áreas potenciais que preserve toda a diversidade da região. Para tanto, três algoritmos de seleção de redes de reservas foram testados: "greedy", raridade e "annealing" simulado. Com base na complementação, esses algoritmos geraram redes com 10, 12 e 8 regiões, respectivamente, sendo estas amplamente distribuídas no bioma e contemplando diferentes Estados da União. Esses algoritmos buscam o menor número de regiões que representem todas as espécies pelo menos uma vez. No entanto, 67,6%, 76,2% e 69,5% das espécies foram representadas ("preservadas") em duas ou mais regiões nas três redes de reservas selecionadas pelos métodos citados. O algoritmo "annealing" simulado resultou na menor rede, no entanto, não incluiu áreas para a preservação de três espécies (sendo uma delas endêmica). Por outro lado, embora o algoritmo de "greedy" tenha resultado em menor solução, o método baseado na raridade garante que mais espécies sejam representadas mais de uma vez, o que pode ser vantajoso considerando a elevada taxa de perda de habitat no Cerrado. Embora imprecisas, as abordagens em grandes escalas espaciais podem indicar estratégias gerais para a conservação e definir esforços de conservação locais e mais efetivos. Isto é especialmente importante quando se trata de um grupo taxonômico como os anuros, com declínios populacionais acentuados registrados mundialmente.

Anurans from a local assemblage in Central Brazil: linking local processes with macroecological patterns

Variáveis macroecológicas de uma assembléia local de espécies de anfíbios anuros do Brasil Central (Silvânia, Estado de Goiás) foram relacionadas com estatísticas de dinâmica de população dessas espécies. A extensão de ocorrência (GRS), o tamanho de corpo e o centro de distribuição das espécies foram as variáveis macroecológicas investigadas para as espécies da assembléia local e para todas as outras espécies (105 no total) encontradas no bioma de Cerrado. Também foram obtidos dados de abundância para 15 espécies da assembléia local. Usando esses dados, a variabilidade populacional foi estimada pelo coeficiente de variação. A distribuição de médias, medianas, máximos, assimetrias e curtoses, para GRS e tamanho de corpo, da assembléia local foi comparada, por intermédio de modelos nulos, com os dados do conjunto de espécies do Cerrado. Os resultados indicaram clara relação macroecológica entre a GRS e o tamanho do corpo, bem como diminuição da abundância local com o aumento da distância entre os centros de distribuição das espécies e a localidade analisada. De acordo com os modelos nulos, os valores do tamanho de corpo e da GRS das espécies da assembléia local podem ser considerados uma amostra aleatória proveniente da composição regional de todo o Cerrado. Finalmente, uma análise tridimensional considerando o tamanho do corpo, a GRS, a abundância local e a variabilidade populacional indicou que espécies menos abundantes, com maior variabilidade populacional, estão próximas ao limite inferior da relação poligonal entre GRS e tamanho de corpo. Assim, os resultados macroecológicos, quando relacionados a dados obtidos em pequenas escalas espaciais, corroboraram o modelo de população mínima viável.