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dc.contributor.advisorPereira, Maria João Veloso da Costa Ramospt_BR
dc.contributor.authorFranco, Daniellept_BR
dc.date.accessioned2022-08-03T04:27:01Zpt_BR
dc.date.issued2022pt_BR
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10183/245926pt_BR
dc.description.abstractMudanças climáticas são uma das maiores ameaças à biodiversidade global, pois induzem a perda de diversidade em diferentes escalas. Áreas protegidas são consideradas uma estratégia efetiva na proteção da biodiversidade através da redução de ameaças. No entanto, para definir estas áreas é preciso conhecimento acerca da distribuição das espécies, sua ecologia e seu comportamento. Aves, assim como outros grupos de vertebrados são bons modelos ecológicos para avaliar impactos sobre a biodiversidade, pois possuem uma estreita relação com o habitat e podem ser utilizadas para identificar habitats prioritários, inclusive dentro de áreas protegidas. Porém, lacunas no conhecimento sobre a biologia e a ecologia de aves desde a escala individual à escala da paisagem tornam a detecção do grau de vulnerabilidade das aves às mudanças climáticas um desafio. Assim, investigaremos como as espécies de aves são afetadas por mudanças climáticas através de uma abordagem multi escala: modelando a distribuição de espécies a uma escala regional para determinar lacunas em instrumentos de proteção territorial tanto para diversidade taxonômica quanto para diversidade funcional utilizando também ferramentas de priorização de áreas. O bioma modelo será a Mata Atlântica visto que este é um dos biomas mais ameaçados do Brasil e um hotspot de biodiversidade mundial. Em suma, nesta tese procuraremos solucionar aspectos omissos para a conservação de aves no presente e contribuir para o manejo e permanência de suas populações em áreas protegidas na Mata Atlântica brasileira através de previsões acuradas de distribuição e áreas prioritárias para conservação no futuro.pt_BR
dc.description.abstractClimate change is one of the major threats to global biodiversity, as it induces the loss of diversity at different scales. Protected areas are considered an effective strategy to protect biodiversity by reducing threats. However, to define these areas it is necessary to know about the distribution of species, their ecology and behavior. Birds, as well as other vertebrate groups, are good ecological models to assess impacts on biodiversity, as they have a close relationship with habitat and can be used to identify priority habitats, including within protected areas. However, gaps in knowledge about the biology and ecology of birds from the individual to the landscape scales make detecting the degree of vulnerability of birds to climate change a challenge. Thus, we will investigate how bird species are affected by climate change through a multi-scale approach: modeling the distribution of species at a regional scale to determine gaps in territorial protection instruments for both taxonomic and functional diversity also using areas’ prioritization tools. The model biome will be the Atlantic Forest as this is one of the most threatened biomes in Brazil and one of the world's biodiversity hotspots. In short, with this thesis we will seek to solve missing aspects for the conservation of birds in the present and contribute to the management and permanence of their populations in protected areas in the Brazilian Atlantic Forest through accurate predictions of distribution and priority areas for conservation in the future.en
dc.format.mimetypeapplication/pdfpt_BR
dc.language.isoporpt_BR
dc.rightsOpen Accessen
dc.subjectÁreas protegidaspt_BR
dc.subjectMudanças climáticaspt_BR
dc.subjectAvespt_BR
dc.subjectMata Atlânticapt_BR
dc.titleConservação de aves na Mata Atlântica brasileira : presente e futuro das mudanças climáticas em múltiplas escalaspt_BR
dc.typeTesept_BR
dc.identifier.nrb001142913pt_BR
dc.degree.grantorUniversidade Federal do Rio Grande do Sulpt_BR
dc.degree.departmentInstituto de Biociênciaspt_BR
dc.degree.programPrograma de Pós-Graduação em Biologia Animalpt_BR
dc.degree.localPorto Alegre, BR-RSpt_BR
dc.degree.date2022pt_BR
dc.degree.leveldoutoradopt_BR


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