A influência da paisagem sobre a ocorrência local de aves campestres do Pampa brasileiro : modelando a ocupação através da detecção acústica

Abstract

As aves campestres estão entre os organismos mais vulneráveis à perda de cobertura dos campos nativos, pois alterações na estrutura e heterogeneidade da vegetação podem ter um efeito negativo sobre as populações a longo-prazo, reduzindo o sucesso reprodutivo e chance de alocação de ninhos para muitas espécies de aves que nidificam no solo ou próximo a ele. Ajustamos dados de monitoramento acústico de aves campestres do sul do Brasil a modelos hierárquicos de ocupação de sítios para estimar a influência de características da paisagem sobre a probabilidade de ocorrência de quatro espécies de aves campestres, considerando a detecção imperfeita: Ammodramus humeralis, Emberizoides herbicola, Leistes superciliaris e Zonotrichia capensis. Nosso estudo foi conduzido em 69 sítios amostrais no Pampa e os modelos foram escritos em linguagem BUGS e analisamos o ajuste de cada modelo através do Bayesian p-value (BPV). O modelo Campo foi o mais suportado pelos dados de A. humeralis, o modelo nulo foi o mais suportado pelos dados de Z. capensis e o modelo completo foi o mais suportado pelos dados de L. superciliaris e E. herbicola. Quanto à detecção, a temperatura apresentou efeito negativo sobre a probabilidade de detecção de Z. capensis, ao passo que a área de detecção revelou efeito positivo sobre a probabilidade de detecção de A. humeralis e E. herbicola. Os nossos resultados suportam parcialmente a predição de que a ocupação de sítios de espécies de aves campestres está fortemente associada aos seus atributos de nidificação. Tendo em vista que a vulnerabilidade dos ecossistemas campestres é de extrema relevância compreender as respostas ecológicas às alterações na paisagem e a partir disso subsidiar técnico-cientificamente estratégias efetivas de manejo agropecuária e conservação da biodiversidade.

Grassland birds are among the most vulnerable organisms to loss of cover in native grasslands, as changes in vegetation structure and heterogeneity can have a negative effect on populations in the long term, reducing reproductive success and chance of nest allocation for many species of birds that nest in or near the ground. We fit data from acoustic monitoring of grassland birds in southern Brazil to hierarchical site occupation models to estimate the influence of landscape features on the probability of occurrence of four species of grassland birds, considering imperfect detection: Ammodramus humeralis, Emberizoides herbicola, Leistes superciliaris and Zonotrichia capensis. Our study was conducted in 69 sample sites in Pampa and the models were written in BUGS language and we analyzed the fit of each model using the Bayesian p-value (BPV). The Campo model was the most supported by data from A. humeralis, the null model was the most supported by data from Z. capensis and the complete model was the most supported by data from L. superciliaris and E. herbicola. As for detection, temperature had a negative effect on the probability of detection of Z. capensis, while the detection area had a positive effect on the probability of detection of A. humeralis and E. herbicola. Our results partially support the prediction that the occupation of grassland bird species sites is strongly associated with their nesting attributes. Due to the vulnerability of grassland ecosystems, it is extremely important to understand the ecological responses to changes in the landscape and based on that, to technically and scientifically support effective strategies for agricultural management and biodiversity conservation.