Habitat or matrix: which is more relevant to predict road-kill of vertebrates? / Habitat ou matriz: qual é mais relevante para prever atropelamentos de vertebrados?

We believe that in tropics we need a community approach to evaluate road impacts on wildlife, and thus, suggest mitigation measures for groups of species instead a focal-species approach. Understanding which landscape characteristics indicate road-kill events may also provide models that can be applied in other regions. We intend to evaluate if habitat or matrix is more relevant to predict road-kill events for a group of species. Our hypothesis is: more permeable matrix is the most relevant factor to explain road-kill events. To test this hypothesis, we chose vertebrates as the studied assemblage and a highway crossing in an Atlantic Forest region in southeastern Brazil as the study site. Logistic regression models were designed using presence/absence of road-kill events as dependent variables and landscape characteristics as independent variables, which were selected by Akaikes Information Criterion. We considered a set of candidate models containing four types of simple regression models: Habitat effect model; Matrix types effect models; Highway effect model; and, Reference models (intercept and buffer distance). Almost three hundred road-kills and 70 species were recorded. River proximity and herbaceous vegetation cover, both matrix effect models, were associated to most road-killed vertebrate groups. Matrix was more relevant than habitat to predict road-kill of vertebrates. The association between river proximity and road-kill indicates that rivers may be a preferential route for most species. We discuss multi-species mitigation measures and implications to movement ecology and conservation strategies.(AU)

Nós acreditamos que nos trópicos, precisamos de uma abordagem de comunidade para avaliar os impactos das estradas sobre a vida silvestre, e então, sugerir medidas de mitigação para grupos de espécies ao invés da abordagem de espécie-foco. Compreender quais características da paisagem indicam eventos de atropelamento podem também fornecer modelos que podem ser aplicados em outras regiões. Nós pretendemos avaliar se habitat ou matriz é mais relevante para prever eventos de atropelamento para grupos de espécies. Nossa hipótese é: matriz mais permeável é o fator mais relevante para explicar os eventos de atropelamentos. Para testar essa hipótese, escolhemos vertebrados como a assembléia estudada e uma rodovia cruzando uma região de Mata Atlântica no sudeste do Brasil como área de estudo. Modelos de regressão logística foram criados usando presença/ausência de eventos de atropelamentos como variáveis dependentes e características da paisagem como variáveis independentes, os quais foram selecionados pelo Critério de Informação de Akaike. Nós consideramos um conjunto de modelos candidatos contendo quatro tipos de modelos de regressão simples: modelo de efeito de habitat; modelos de efeito de tipos de matriz; modelo de efeito da rodovia; e, modelos de referência (intercepto e distância da faixa de influência). Quase 300 atropelamentos e 70 espécies foram registradas. Proximidade do rio e cobertura da vegetação herbácea, ambos modelos de efeito da matriz, foram associadas à maioria dos grupos de vertebrados atropelados. Matriz foi mais relevante do que habitat para prever atropelamentos de vertebrados. A associação entre proximidade do rio e atropelamentos indica que rios podem ser a rota preferencial para a maioria das espécies. Nós discutimos medidas de mitigação multi-espécies e implicações para a ecologia do movimento e estratégias de conservação.(AU)

Habitat or matrix: which is more relevant to predict road-kill of vertebrates?

Abstract We believe that in tropics we need a community approach to evaluate road impacts on wildlife, and thus, suggest mitigation measures for groups of species instead a focal-species approach. Understanding which landscape characteristics indicate road-kill events may also provide models that can be applied in other regions. We intend to evaluate if habitat or matrix is more relevant to predict road-kill events for a group of species. Our hypothesis is: more permeable matrix is the most relevant factor to explain road-kill events. To test this hypothesis, we chose vertebrates as the studied assemblage and a highway crossing in an Atlantic Forest region in southeastern Brazil as the study site. Logistic regression models were designed using presence/absence of road-kill events as dependent variables and landscape characteristics as independent variables, which were selected by Akaikes Information Criterion. We considered a set of candidate models containing four types of simple regression models: Habitat effect model; Matrix types effect models; Highway effect model; and, Reference models (intercept and buffer distance). Almost three hundred road-kills and 70 species were recorded. River proximity and herbaceous vegetation cover, both matrix effect models, were associated to most road-killed vertebrate groups. Matrix was more relevant than habitat to predict road-kill of vertebrates. The association between river proximity and road-kill indicates that rivers may be a preferential route for most species. We discuss multi-species mitigation measures and implications to movement ecology and conservation strategies.

Resumo Nós acreditamos que nos trópicos, precisamos de uma abordagem de comunidade para avaliar os impactos das estradas sobre a vida silvestre, e então, sugerir medidas de mitigação para grupos de espécies ao invés da abordagem de espécie-foco. Compreender quais características da paisagem indicam eventos de atropelamento podem também fornecer modelos que podem ser aplicados em outras regiões. Nós pretendemos avaliar se habitat ou matriz é mais relevante para prever eventos de atropelamento para grupos de espécies. Nossa hipótese é: matriz mais permeável é o fator mais relevante para explicar os eventos de atropelamentos. Para testar essa hipótese, escolhemos vertebrados como a assembléia estudada e uma rodovia cruzando uma região de Mata Atlântica no sudeste do Brasil como área de estudo. Modelos de regressão logística foram criados usando presença/ausência de eventos de atropelamentos como variáveis dependentes e características da paisagem como variáveis independentes, os quais foram selecionados pelo Critério de Informação de Akaike. Nós consideramos um conjunto de modelos candidatos contendo quatro tipos de modelos de regressão simples: modelo de efeito de habitat; modelos de efeito de tipos de matriz; modelo de efeito da rodovia; e, modelos de referência (intercepto e distância da faixa de influência). Quase 300 atropelamentos e 70 espécies foram registradas. Proximidade do rio e cobertura da vegetação herbácea, ambos modelos de efeito da matriz, foram associadas à maioria dos grupos de vertebrados atropelados. Matriz foi mais relevante do que habitat para prever atropelamentos de vertebrados. A associação entre proximidade do rio e atropelamentos indica que rios podem ser a rota preferencial para a maioria das espécies. Nós discutimos medidas de mitigação multi-espécies e implicações para a ecologia do movimento e estratégias de conservação.

Habitat or matrix: which is more relevant to predict road-kill of vertebrates? / Habitat ou matriz: qual é mais relevante para prever atropelamentos de vertebrados?

Abstract We believe that in tropics we need a community approach to evaluate road impacts on wildlife, and thus, suggest mitigation measures for groups of species instead a focal-species approach. Understanding which landscape characteristics indicate road-kill events may also provide models that can be applied in other regions. We intend to evaluate if habitat or matrix is more relevant to predict road-kill events for a group of species. Our hypothesis is: more permeable matrix is the most relevant factor to explain road-kill events. To test this hypothesis, we chose vertebrates as the studied assemblage and a highway crossing in an Atlantic Forest region in southeastern Brazil as the study site. Logistic regression models were designed using presence/absence of road-kill events as dependent variables and landscape characteristics as independent variables, which were selected by Akaike’s Information Criterion. We considered a set of candidate models containing four types of simple regression models: Habitat effect model; Matrix types effect models; Highway effect model; and, Reference models (intercept and buffer distance). Almost three hundred road-kills and 70 species were recorded. River proximity and herbaceous vegetation cover, both matrix effect models, were associated to most road-killed vertebrate groups. Matrix was more relevant than habitat to predict road-kill of vertebrates. The association between river proximity and road-kill indicates that rivers may be a preferential route for most species. We discuss multi-species mitigation measures and implications to movement ecology and conservation strategies.

Resumo Nós acreditamos que nos trópicos, precisamos de uma abordagem de comunidade para avaliar os impactos das estradas sobre a vida silvestre, e então, sugerir medidas de mitigação para grupos de espécies ao invés da abordagem de espécie-foco. Compreender quais características da paisagem indicam eventos de atropelamento podem também fornecer modelos que podem ser aplicados em outras regiões. Nós pretendemos avaliar se habitat ou matriz é mais relevante para prever eventos de atropelamento para grupos de espécies. Nossa hipótese é: matriz mais permeável é o fator mais relevante para explicar os eventos de atropelamentos. Para testar essa hipótese, escolhemos vertebrados como a assembléia estudada e uma rodovia cruzando uma região de Mata Atlântica no sudeste do Brasil como área de estudo. Modelos de regressão logística foram criados usando presença/ausência de eventos de atropelamentos como variáveis dependentes e características da paisagem como variáveis independentes, os quais foram selecionados pelo Critério de Informação de Akaike. Nós consideramos um conjunto de modelos candidatos contendo quatro tipos de modelos de regressão simples: modelo de efeito de habitat; modelos de efeito de tipos de matriz; modelo de efeito da rodovia; e, modelos de referência (intercepto e distância da faixa de influência). Quase 300 atropelamentos e 70 espécies foram registradas. Proximidade do rio e cobertura da vegetação herbácea, ambos modelos de efeito da matriz, foram associadas à maioria dos grupos de vertebrados atropelados. Matriz foi mais relevante do que habitat para prever atropelamentos de vertebrados. A associação entre proximidade do rio e atropelamentos indica que rios podem ser a rota preferencial para a maioria das espécies. Nós discutimos medidas de mitigação multi-espécies e implicações para a ecologia do movimento e estratégias de conservação.