Integrando modelos de distribuição potencial com uso de hábitat pelas espécies das pererecas macaco pithecopus ayeaye e pithecopus oreades (anura: phyllomedusidae) no encontro de novas populações
Dissertação (mestrado)—Universidade de Brasília, Instituto de Ciências Biológicas, Programa de Pós-Graduação em Zoologia, 2021. Modelagem preditiva é uma técnica amplamente utilizada para prever a distribuição das espécies através de modelos probabilísticos. Esses modelos têm aplicações em estudos d...
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ftunivbrasilia:oai:repositorio.unb.br:10482/42213 2023-07-30T03:55:54+02:00 Integrando modelos de distribuição potencial com uso de hábitat pelas espécies das pererecas macaco pithecopus ayeaye e pithecopus oreades (anura: phyllomedusidae) no encontro de novas populações del Prette, Ana Cecilia Holler Brandão, Reuber Albuquerque 2021-11-03 application/pdf https://repositorio.unb.br/handle/10482/42213 Português por del Prette, Ana Cecilia Holler. Integrando modelos de distribuição potencial com uso de hábitat pelas espécies das pererecas macaco pithecopus ayeaye e pithecopus oreades (anura: phyllomedusidae) no encontro de novas populações. 2021. 86 f., il. Dissertação (Mestrado em Zoologia)—Universidade de Brasília, Brasília, 2021. https://repositorio.unb.br/handle/10482/42213 Acesso Aberto A concessão da licença deste item refere-se ao termo de autorização impresso assinado pelo autor com as seguintes condições: Na qualidade de titular dos direitos de autor da publicação, autorizo a Universidade de Brasília e o IBICT a disponibilizar por meio dos sites www.bce.unb.br, www.ibict.br, http://hercules.vtls.com/cgi-bin/ndltd/chameleon?lng=pt&skin=ndltd sem ressarcimento dos direitos autorais, de acordo com a Lei nº 9610/98, o texto integral da obra disponibilizada, conforme permissões assinaladas, para fins de leitura, impressão e/ou download, a título de divulgação da produção científica brasileira, a partir desta data. Anura Conservação Campo rupestre Phyllomedusidae Córregos rochosos Dissertação 2021 ftunivbrasilia 2023-07-16T20:20:13Z Dissertação (mestrado)—Universidade de Brasília, Instituto de Ciências Biológicas, Programa de Pós-Graduação em Zoologia, 2021. Modelagem preditiva é uma técnica amplamente utilizada para prever a distribuição das espécies através de modelos probabilísticos. Esses modelos têm aplicações em estudos de padrões biogeográficos baseados na diversidade, dispersão e extinção das espécies e, para trabalhar com modelo de distribuição, usamos espécies como unidade básica evolutiva. É possível fazer projeções mais realistas das distribuições geográficas associando fatores bióticos e abióticos e pelas interações que as espécies estabelecem entre si e com o meio. Partindo do conhecimento de nicho ecológico e do modelo de B.A.M., devemos considerar que essas interações são dinâmicas e, por isso, nem sempre a espécie necessariamente ocorrerá em todas as localidades indicadas pelo modelo. Através de técnicas moleculares de sequenciamento de DNA, é possível identificar as amostras a nível de espécie, principalmente para formas crípticas e, assim, poder aumentar a precisão dos seus limites de distribuição espacial. As pererecas-macaco-de-flancos reticulados Pithecopus ayeaye e P. oreades são espécies irmãs que ocorrem em ambientes abertos de solos rupestres em áreas de altitude no Cerrado e enclaves de campos na Mata Atlântica. Utilizam vegetação ripária e arbustiva ao longo de riachos temporários, e, por isso, sua conservação está ligada fortemente à preservação desses ambientes sensíveis e raros na paisagem do Cerrado. Neste trabalho, desenvolvemos um protocolo combinando modelos preditivos de distribuição, imagens da ferramenta Google Earth™ (GE) e informações de história natural para ampliar o número de registros de Pithecopus ayeaye e P. oreades (Anura, Phyllomedusidae). Primeiramente, elaboramos mapas de ocorrência potencial para as espécies com base nas ocorrências registradas na literatura e coleções para, a partir deles, prever novas localidades de alta adequabilidade. Posteriormente, usamos imagens de alta resolução ... Thesis Alta Universidade de Brasília: Repositório Institucional da UnB Alta Solos’ ENVELOPE(42.706,42.706,64.750,64.750) |
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Dissertação (mestrado)—Universidade de Brasília, Instituto de Ciências Biológicas, Programa de Pós-Graduação em Zoologia, 2021. Modelagem preditiva é uma técnica amplamente utilizada para prever a distribuição das espécies através de modelos probabilísticos. Esses modelos têm aplicações em estudos de padrões biogeográficos baseados na diversidade, dispersão e extinção das espécies e, para trabalhar com modelo de distribuição, usamos espécies como unidade básica evolutiva. É possível fazer projeções mais realistas das distribuições geográficas associando fatores bióticos e abióticos e pelas interações que as espécies estabelecem entre si e com o meio. Partindo do conhecimento de nicho ecológico e do modelo de B.A.M., devemos considerar que essas interações são dinâmicas e, por isso, nem sempre a espécie necessariamente ocorrerá em todas as localidades indicadas pelo modelo. Através de técnicas moleculares de sequenciamento de DNA, é possível identificar as amostras a nível de espécie, principalmente para formas crípticas e, assim, poder aumentar a precisão dos seus limites de distribuição espacial. As pererecas-macaco-de-flancos reticulados Pithecopus ayeaye e P. oreades são espécies irmãs que ocorrem em ambientes abertos de solos rupestres em áreas de altitude no Cerrado e enclaves de campos na Mata Atlântica. Utilizam vegetação ripária e arbustiva ao longo de riachos temporários, e, por isso, sua conservação está ligada fortemente à preservação desses ambientes sensíveis e raros na paisagem do Cerrado. Neste trabalho, desenvolvemos um protocolo combinando modelos preditivos de distribuição, imagens da ferramenta Google Earth™ (GE) e informações de história natural para ampliar o número de registros de Pithecopus ayeaye e P. oreades (Anura, Phyllomedusidae). Primeiramente, elaboramos mapas de ocorrência potencial para as espécies com base nas ocorrências registradas na literatura e coleções para, a partir deles, prever novas localidades de alta adequabilidade. Posteriormente, usamos imagens de alta resolução ... |
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