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dc.contributor.advisorCornelius, Cintia-
dc.contributor.authorMedeiros, Aline-
dc.date.accessioned2020-02-17T18:04:32Z-
dc.date.available2020-02-17T18:04:32Z-
dc.date.issued2019-08-26-
dc.identifier.urihttps://repositorio.inpa.gov.br/handle/1/12105-
dc.description.abstractIn this study, we present and analyze the records of a 21-years monitoring program of vertebrate road-kills along 121 km of the BR-174 highway inside the Waimiri Atroari Indigenous Territorry (TIWA). The TIWA is a well-preserved area with high diversity of wild vertebrates located in Central Amazon. To assess the dynamics of road-kills, we identified the groups most killed and for each group, we investigated the influence of rainfall and vehicle traffic rates over the number of road-kills by using Generalized Linear Mixed Models (GLMM). To identify scales and areas of significant road-kill clusters (hotspots) over eight years, we used a modified K statistic and the HotSpot 2D statistic. From 1997 to 2017, 11 ,635 vertebrates were killed by car collisions. From these records, mammals and reptiles are the most representative classes followed by birds and amphibians. Vehicle traffic rate explained road-kill variation for all taxa, and rainfall was important to explain mortality only for mammals, but a negative relation. Hotspots were different among taxa and over years, but some remained or oscillated over time within each group, which we believe is related to the abundance of animals in the surroundings or to variation in resource availability. Therefore, vehicle traffic rates should be incorporated in road-kill studies, even in low traffic highways, and hotspots should be monitored from medium to long-term so that the choice and positioning of mitigation actions consider relevant factors and areas where kills aggregate along roads over time.pt_BR
dc.language.isoporpt_BR
dc.publisherInstituto Nacional de Pesquisas da Amazônia - INPApt_BR
dc.rightsAttribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Brazil*
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/*
dc.subjectVertebrados atropeladospt_BR
dc.subjectVariação temporal de atropelamentospt_BR
dc.subjectVariação espacial de atropelamentospt_BR
dc.titleVertebrados atropelados na Amazônia: monitoramento em longo prazo, influência do fluxo de veículos e alternância de hotspots em um trecho da Rodovia BR-174, Brasilpt_BR
dc.typeDissertaçãopt_BR
dc.contributor.co-advisorGordo, Marcelo-
dc.identifier.author-latteshttp://lattes.cnpq.br/8075798138220888pt_BR
dc.publisher.programEcologiapt_BR
dc.description.resumoNeste estudo, apresentamos e analisamos os registros de 21 anos de monitoramento de vertebrados atropelados no trecho de 121 km da rodovia BR-174 que intercepta a Terra Indígena Waimiri Atroari (TIWA). A TIWA é uma área bem conservada com grande diversidade de vertebrados silvestres localizada na Amazônia Central. Para caracterizar a dinâmica dos atropelamentos, identificamos os grupos mais atropelados e para cada grupo, investigamos a influência da precipitação e do fluxo de veículos sobre os atropelamentos, utilizando Modelos Lineares Generalizados Mistos (GLMM). Para identificar escalas e áreas de aglomeração significativa destas ocorrências (hotspots) em oito anos, utilizamos uma estatística K modificada e a estatística Hotspot 2D. De 1997 a 2017, foram registrados 11.635 vertebrados atropelados. Destes, os mamíferos e répteis foram as classes mais representativas, seguidas de aves e anfíbios. Observamos que o fluxo de veículos influencia o número de atropelamentos de todos os taxa, e a pluviosidade apresentou relação significativa apenas para mamíferos, mas de forma negativa. Os hotspots variaram entre as classes e ao longo dos anos, no entanto alguns se repetiram de forma constante ou alternada, característica que acreditamos estar relacionada à flutuação na abundância de indivíduos no entorno ou na disponibilidade de recursos. Deste modo, o fluxo de veículos deve ser incorporado nos estudos que avaliam o atropelamento de fauna, mesmo em rodovias pouco movimentadas e os hotspots devem ser monitorados para os diferentes grupos em médio e longo prazo para que a escolha e posicionamento de medidas mitigatórias abranjam fatores e regiões prioritárias ao longo do tempo.pt_BR
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