5. ANALYSE 75
5.3 Strategisk tema og fokusområder
vegetal. O método de estimativa de densidade populacional de animais através de Trajetos Lineares (BURHAM et al.,1980) e o método do Ponto Quadrante utilizado para estudar comunidades vegetais (COTTAM ; CURTIS, 1959). Estes dois métodos, que descreveremos a seguir, têm em comum o uso da distância para estimar abundância das espécies.
A amostragem através de trajetos lineares tem sido usada, no mínimo, desde a década de 30 do século XX, para estimar a abundância da vida selvagem [e.g. ADANS
FORÇA DE INFERÊNCIA
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Levantamentos Descritivos Levantamentos Observacionais Levantamentos Analíticos Levantamento de Impactos Levantamentos de Impactos Controlados Experimentos ControladosFigura 73 - Relação entre grau de controle, força de inferência e tipos de projetos de estudo. O presente estudo situa-se entre os dois primeiros níveis mais baixos (descritivo- observacional), portanto, extrapolações podem ser uma adivinhação perigosa Fonte: SCHWARDZ (1988)
(1925); ELTON ; MILLER (1954); FORBES ; OVERHOLTS (1931); TABER et al (1957); SOUTHWIC, et al., (1961a, b)]. Portanto, atualmente existe uma experiência suficientemente grande com o método, para afirmar o quanto ele é prático, eficiente e relativamente barato (BURHAM et al., 1980). A maneira mais direta de estimar a abundância de uma população biológica é contar todos os indivíduos de uma área conhecida. Dentro de tal abordagem, o tamanho da área a ser amostrada é conhecido e, portanto, uma estimativa da densidade populacional pode ser obtida simplesmente pela divisão do número de animais contados pela área amostrada. Métodos baseados nessa abordagem usualmente são chamados de métodos de amostragem por quadrado, parcelas, ou faixas. O estabelecimento de uma parcela e contagem de todas as entidades de interesse dentro dele pode consumir muito tempo. Além disso, tal abordagem é freqüentemente impraticável, se não impossível; por exemplo, se a população de interesse é móvel ou se os indivíduos são difíceis de detectar ou amplamente distribuídos (i.e., a densidade da população é baixa).
Apesar de a contagem total ser intuitivamente atrativa como um método acurado de estimar densidade, na verdade a contagem por meio de amostras apresenta várias vantagens sobre ela: ·.
(1) A contagem por meio de amostras requer menos trabalho,
(2) Elas reduzem muito a probabilidade de se contar o mesmo indivíduo mais de uma vez e omitir completamente outros,
(3) Elas não necessitam, ao contrário da contagem total, ser completado em um curto período de tempo, e
(4) A população é menos incomodada pelo censo.
A maioria dos modelos estatísticos de amostragem assume que os animais estão distribuídos aleatoriamente sobre parcelas ou trajetos randomicamente localizados. Na prática, os animais não estão distribuídos randomicamente, mas tendem para uma distribuição agrupada. No caso de primatas, onde a quase totalidade das espécies vivem em grupos sociais, esta observação de Caughley (1977), parece ser ainda mais verdadeira. Igualmente, apenas em circunstâncias muito favoráveis é possível arranjar parcelas randomicamente. Tal amostragem é mais frequentemente um objetivo ideal do que uma
meta atingível. Apesar das dificuldades práticas da randomicidade das parcelas, e do fato delas poderem ou não, ser exatamente randômicas, o máximo deve ser feito para não ser introduzido um viés.
A densidade é amostrada pela divisão da área de estudo (levantamento) em unidades amostrais e os animais contados sobre a proporção de unidades pré-selecionadas. A densidade média por unidade amostrada é tomada como uma estimativa da densidade média combinada sobre as unidades amostradas e não amostradas. A confiança nesta estimativa é calculada através da variação da densidade entre as unidades amostrais.
Duas influências sobre a acuracidade da estimativa são mais importantes que todas as outras (CAUGHLEY, 1977). Em primeiro lugar, se nós dividirmos uma área contendo 100 animais dentro de 10 unidades e amostrarmos apenas duas delas, é possível que, por acaso, nenhuma unidade contenha animais. O resultado grosseiramente impreciso de densidade zero poderia ter sido evitado se quatro unidades fossem amostradas. Em segundo lugar, suponha que os 100 animais constituíssem um cardume de peixes de um lago. Em qualquer tempo é provável que o cardume ocupe apenas uma unidade amostral. Quando apenas duas unidades são amostradas, a densidade por unidade amostrada poderia ser estimada ou como zero ou como 50, implicando respectivamente que no lago não existe peixe ou que nele vivem 500 peixes. Estes exemplos ilustram dois princípios da amostragem: o maior número de unidades amostradas implica numa maior acuracidade da estimativa, e os animais que vivem mais agrupados requerem mais unidades amostrais para fornecerem uma razoável acuracidade na estimativa de sua densidade.
Como qualquer método de estimar abundância, a amostragem através de trajetos lineares não é apropriada para todas as populações biológicas. No entanto, em comparação com a maioria dos outros métodos, a amostragem através de trajetos lineares é amplamente aplicável para muitas espécies e ambientes. Cullen Jr. e Rudran (2004) salientam a plasticidade deste método afirmando que ele vem sendo usado com sucesso em espécies vegetais, insetos, anfíbios, répteis, aves, peixes e mamíferos, tanto marinhos quanto terrestre.
Na amostragem populacional através de trajetos lineares o observador viaja ao longo de um trajeto de tamanho conhecido, com velocidade entre 1 e 2 km/h, registrando a distância entre ele e o objeto detectado (distância de avistamento ou detecção) e o ângulo
entre o trajeto e a projeção do objeto avistado no solo. No método ideal, todos os objetos sobre ou próximo do trajeto poderiam ser detectados, no entanto, o método admite que alguns objetos, dentro de uma distância w, não serão detectados. Como o observador vai varrendo com os olhos de ambos os lados do trajeto (180°), nos cálculos à distância w é multiplicada por dois. Na verdade todos os objetos podem ser registrados, independentemente da distância que eles estejam do trajeto. Para objetos distribuídos esparsamente, como grupos de animais sociais como os primatas explorando um habitat heterogêneo, o método é tipicamente mais eficiente do que a amostragem por faixas, por amostrar um tamanho maior de área com a mesma quantidade de esforço (BUCKLAND et al., 2001).
Como para trajetos por faixas, o desenho para trajetos lineares compreende varias linhas posicionadas randomicamente, ou uma grade de linhas espaçadas sistematicamente sobre a área de estudo (FIGURAS 74 e 75). O método é método de amostragem à distância porque à distância dos objetos ao trajeto são amostrados. As n distâncias amostradas são chamadas de x1, x2...xn. Estimativas não enviesadas de distância, e, portanto, abundâncias, podem ser obtidas através destes dados de distância, se certas suposições forem satisfeitas.
Figura 74 - Representação da técnica de amostragem populacional através de um trajeto linear. O mesmo deve ter um cumprimento conhecido (L) e ser randomicamente localizado. Seis espécies (n = 6) foram detectadas com distancias x1, x2...xn. Esses objetos detectados são indicados por uma linha mostrando a distância perpendicular medida, ou estimada. Na prática, várias linhas podem ser usadas para amostrar a população. Fonte: Buckland et al, (2001) modificada pelo autor.
Conceitualmente, Buckland et al., (2001) pensaram em termos de uma efetiva faixa de meia-largura µ, que é a distância proveniente do trajeto na qual tanto a maioria dos objetos é detectada além de µ quanto os objetos não visíveis dentro do µ do trajeto. Com esta definição é possível estimar densidade D por D = n/2 µ L. Note a similaridade com a equação D = n/ 2wL, a conhecida faixa de meia largura w é substituída por uma estimativa da efetiva meia-largura µ.
Talvez a melhor maneira de efetivar isto, seja notar que nós esperamos detectar uma proporção Pa de objetos no trajeto de comprimento L e largura 2w, desta forma a
densidade D é estimada por ^
^
2wLPa n
D= (Equação 1)
É freqüentemente conveniente mensurar a distância de avistamento ou ‘radial’ ri e o ângulo de avistamento θi, em vez da distância perpendicular, para cada um dos n objetos detectados (FIGURA 74 e 75). Nesse estudo foi seguida a sugestão dos autores supracitados, uma vez que os xi podem ser encontrados por trigonometria simples: xi =
ri.senθi.