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Title: Densidade populacional e tamanho da área de vida para Formicarius colma (Aves, Formicariidae) em uma parcela de floresta primária na Amazônia Central
Authors: Straatmann, Tatiana
metadata.dc.contributor.advisor: Oliveira, Gonçalo Nuno Côrte-Real Ferraz de
Keywords: Análise Bayesiana
População de Aves
Movimento de indivíduos
Issue Date: 29-Nov-2012
Publisher: Instituto Nacional de Pesquisas da Amazônia - INPA
metadata.dc.publisher.program: Ecologia
Abstract: Spatiotemporal studies of site occupancy have proven useful in wildlife population analysis. Yet, the biological meaning of occupancy often depends on information about the density and movements of organisms, especially when sites lack well-defined boundaries, as in vast unbroken regions of tropical forest. In this study, we provide population density (d), home range size (from parameter σ, which represents the home range standard deviation) and detection probability (ρ) estimates for a population of the Rufous-capped Antthrush (Formicarius colma) in a primary forest plot in Central Amazonia. We captured and color banded 14 individuals of F. colma during June 2011. In the five following months we carried out field surveys to search for the banded birds using playback. We analyzed the data using a SECR model for search-encounter data in a Bayesian framework using MCMC and compared the results with preexisting assessments of F. colma density in the same area. Our posterior estimate for σ was 0.20 Km (95% credible bounds: 0.11 - 0.27). The σ mean was used as the home range radius, leading to a home range area of 12.56 ha, higher than the territory size estimates from previous studies (6.58 and 7.3 ha). Density estimate was 5.7 ind. per 100 ha (95% c.i.: 3.1 8.9), lower than the results previously found (21 and 11 individuals). For the detection probability ρ we got a maximum detection probability at zero distance of 0.40 (95% c.i.: 0.06 - 0.86). The differences between estimates may result from the distinct analytical and data-collection methods used. Differently from the previous works, we used locations only from marked birds, during a longer sampling period, while accounting for imperfect detection.
metadata.dc.description.resumo: A utilidade de estudos espaço-temporais da ocupação de sítios tem sido provada em análises de populações silvestres. Contudo, o significado biológico da ocupação geralmente depende de informação sobre a densidade populacional e o movimento de indivíduos, especialmente quando os sítios não apresentam limites bem definidos, como em extensas áreas de floresta tropical. Neste estudo, nós apresentamos estimativas da densidade populacional (d), tamanho da área de vida (a partir do parâmetro σ, que representa o desvio padrão da área de vida) e probabilidade de detecção (ρ) para uma população de Formicarius colma em uma parcela de floresta primária na Amazônia Central. Nós capturamos e marcamos com anilhas coloridas 14 F. colma durante junho de 2011. Nos cinco meses seguintes, realizamos amostragens para procurar as aves marcadas utilizando um dispositivo de playback. Desenvolvemos nossas análises utilizando um modelo SECR para dados de busca ativa em uma estrutura Bayesiana usando MCMC e comparamos os resultados com estimativas de parâmetros pré-existentes para nossa espécie na mesma área de estudo. Nossa estimativa posterior para σ foi 0.20 Km (intervalo de credibilidade, c.i., de 95%: 0.11 - 0.27). A média do parâmetro σ foi utilizada como raio da área de vida, levando a uma estimativa da área de vida de 12.56 ha, mais alta do que a estimativa do tamanho de território dos estudos anteriores (6.58 e 7.3 ha). A estimativa da densidade (d) foi 5.7 ind. por 100 ha (95% c.i.: 3.1 8.9), mais baixa do que os resultados encontrados anteriormente (21 e 11 indivíduos). Para a probabilidade de detecção (ρ) nós obtivemos uma máxima probabilidade de detecção à distância zero de 0.40 (95% c.i.: 0.06 - 0.86). As diferenças observadas entre as estimativas podem ser resultado dos distintos métodos utilizados na amostragem e na análise dos dados. Diferentemente dos trabalhos anteriores, nós utilizamos localizações apenas de indivíduos marcados durante um período de amostragem maior, enquanto considerando a detecção imperfeita dos indivíduos para computar nossas estimativas de abundância.
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