Curso de Capacitação – P&D Aneel/CEMIG – GT487

Ecologia da PaisagemEscalas Espaciais

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Ecologia da Paisagem

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Introdução

• Abordagem espacial da geografia com a abordagem funcional da ecologia (Forman & Godron 1986)

• Interações entre padrões espaciais e processos ecológicos que são influenciados pela heterogeneidade espacial em múltiplas escalas (Turner et al. 2001)

• Organização hierárquica de vários fatores ambientais e escalas espaciais influenciam as características das assembleias aquáticas (Teoria da Hierarquia; O’Neill et al., 1989)

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Organização hierárquicae interações

Macedo et al., 2014

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Aquisição de dados

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Aspectos Geodinâmicos

Variáveis extraídas de grandes bancos de dados espaciais livres via Sistemas Informativos Geográficos

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Precipitação

Estações pluviométricas (Rede ANA/INMET)

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Precipitação

Estações pluviométricas

Modelos pré-construídos (WordClim, Hijman et al, 2005)

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Precipitação

Estações pluviométricas

Modelos pré-construídos (WordClim, Hijman et al, 2005)

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Fisiografia

Modelos de terreno (SRTM)

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Fisiografia

Mapas Geomorfológicos(IBGE)

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Geologia

Carta Geológica (CPRM)

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Uso e cobertura do solo

• Interpretação manual de imagens Landsat, com o apoio de imagens Google Earth (Macedo et al, 2014a)

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Metodologia

• Riachos: mapeamento a montante do ponto de amostragem

Morley e Karr, 2002

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Metodologia

• Reservatórios: mapeamento em um buffer de 250 metros do ponto de amostragem

Morais et al 2017

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Uso do solos: riachos

FlorestaMacedo et al 2014b

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Uso do solos: riachos

AgriculturaFloresta

Cerrado

Pasto

Macedo et al 2014b

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Uso do solos: riachos

AgriculturaFloresta

Cerrado

Pasto

Macedo et al 2014b

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Uso do solos: riachos

Macedo et al 2014b

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Resultados gerais:Riachos

Macedo et al 2014b

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Uso do solos: riachos

250 mts 250 mts

Macedo et al 2014b

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Resultados gerais:Reservatórios

Macedo et al 2014b

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Hábitats locais

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Influencias em múltiplas escalas espaciais em riachos

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Efeito de Co-Variancia

Riqueza: MacroinvertebradosBentônicos

Macedo et al, 2014a

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Efeito de Co-Variancia

Riqueza: Peixes

Macedo et al, 2014a

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Efeito de Co-Variancia

Castro et al, 2016

Composição Taxonômica (Bentos) Composição dos Traits (Bentos)

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Efeito de Co-Variancia

Junqueira et al, 2016

Abundancia de Peixes Ocorrência de Peixes

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Índice de Distúrbio Integrado

0 5 10 15 20 25 30 35 40

Gradiente de riachos (dos menos para os mais

perturbados)

0.0

0.2

0.4

0.6

0.8

1.0

1.2

Índ

ice

de

Dis

túrb

io In

teg

rad

o (

IDI)

EPT

riqueza

Espécies

Indicador

Ephem.

Bases para

Indices

Multimétricos

Gradient of headwater streams

(less to high disturbed)

Inte

gra

ted

Dis

turb

an

ce In

de

x (

IDI)

Gradiente distúrbio escala local

Gra

die

nte

dis

túrb

io e

scala

bacia

Sites menos alterados

Sites mais alterados

A

Ligeiro et al, 2013

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Índices de Integridade Biótica (Índices Multimétricos)

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Índices de Integridade Biótica (Índices Multimétricos)

Identificação a prioriCapacidade das métricas

biológicassepararem os sites de

referencia dossites impactados

Macedo et al, 2016; Carvalho et al, 2017

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Índices de Integridade Biótica (Índices Multimétricos)

Macedo et al, 2016

(residual = observed value − predicted value

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Macedo et al, 2016

Índices de Integridade Biótica (Índices Multimétricos)

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Índices de Integridade Biótica (Índices Multimétricos)

Carvalho et al, 2017

Adjusted

Unadjusted

Unadjusted Adjusted

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Limites de tolerância à distúrbio antrópico

• Utilizando apenas estressores antropogênicos “puros” (sem correlação com fatores geodinâmicos), encontrar pontos de declínio de gêneros sensíveis

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Limites de tolerância à distúrbio antrópico

Firmiano et al, 2017

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Limites de tolerância à distúrbio antrópico

Firmiano et al, 2017

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Limites de tolerância à distúrbio antrópico

Firmiano et al, 2017

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Firmiano et al, 2017

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Abordagem em áreas de referência

Martins et al, 2017

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Martins et al, 2017

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Abordagem em áreas de referência

Martins et al, 2017

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Abordagem em áreas de referência

Martins et al, 2017

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Abordagem em áreas de referência

Martins et al, 2017

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Abordagem em áreas de referência

Martins et al, 2017

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Próximos passos

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PróximosPassos

• Índice de Fragilidade Ambiental

Macedo et al, em preparação

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PróximosPassos

• Índice de Fragilidade Ambiental

Macedo et al, em preparação

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PróximosPassos

Índice de •

Fragilidade Ambiental

Macedo et al, em preparação

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PróximosPassos

• Índice de Fragilidade Ambiental

Macedo et al, em preparação

Scatterplot of LRBS against IVA

teste_IVA.sta 29v*159c

LRBS = Lowess

1,6 1,8 2,0 2,2 2,4 2,6 2,8 3,0 3,2 3,4 3,6 3,8 4,0 4,2

IVA

-5

-4

-3

-2

-1

0

1

2

3

LR

BS

IVA:LRBS: y = 1,8422 - 1,1037*x;

r = -0,3716; p = 0,00000

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PróximosPassos

• Índice de Fragilidade Ambiental

Macedo et al, em preparação

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PróximosPassos

Índice de •

Fragilidade Ambiental

Macedo et al, em preparação

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• Resistencia da paisagem

Cañedo-Argüeles et al. 2015

Próximos passos

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Próximos Passos...

• Path analysis

Leitão et al, 2017

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Próximos passos

• Legacy Effect

Harding et al, 1998

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Próximospassos...

Climate• and land use change scenariosMantyka-Pringle et al, 2017

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Próximospassos... • Multiple Assemblage MMI

Chen et al, 2017

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• Brazilian

Ecoregions

Thorson et al, 2003

Próximos Passos...

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Conclusões

As • multiplas abordagens desenvolvidas neste projeto permitem a avaliação ambiental integrada em varias escalas espaciais nas bacias estudadas, e podera potencialmente oferecer subsídios para a gestão de bacias hidrograficas de empreendimentos hidrelétricos, focado na otimização dos servicosecossistemicos oferecidos por empreendimentos hidrelétricos no Brasil. Além disso, os resultados alcancados podem utilizados por Agencias de Bacia na gestão de recursos hídricos, permitindo comparaçoes espaciais na escala temporal.

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Referencias• Cañedo-Argüelles, et al., 2015. Dispersal strength determines meta-

community structure in a dendritic riverine network. J Biogrogra 42:778-790

• Carvalho et al., 2017. A fish-based multimetric index for Brazilian savanna streams. Ecol Indicators 77:386-396

• Castro et al., 2017. Landscape variables influence taxonomic and trait composition of insect assemblages in Neotropical savanna streams. Fresw Biol 62:1472-1486

• Chen et al., 2017. A multi-assemblage, multi-metric biological condition index for eastern Amazonia streams. Ecol Indicators 78:48-61

• Diniz-Filho et al., 2003. Spatial autocorrelation and red herrings in geographical ecology. Glob Ecol Biogeogr 12:53–64

• Firmiano et al., 2017. Mayfly bioindicator thresholds for several anthropogenic disturbances in neotropical savanna streams. EcolIndicators 74: 276-284

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Referencias• Forman & Godron, 1986. Landscape Ecology. John Wiley & Sons, New

York, NY

• Harding et al, 1998. Stream biodiversity: The ghost of land use past. Proc Natl Acad Sci USA 95:14843-14847

• Hijmans et al., 2005. Very high resolution interpolated climate surfaces for global land areas. Int. J. Climatol. 25, 1965–1978.

• Junqueira et al., 2016. Influence of environmental variables on stream fish fauna at multiple spatial scales. Neot Ichthyology 14: e150116

• Leitão et al, 2017. Disentangling the pathways of land use impacts on the functional structure of fish assemblages in Amazon streams. Ecography 40:001-013

• Ligeiro et al., 2013. Defining quantitative stream disturbance gradients and the additive role of habitat variation to explain macroinvertebrate taxa richness. Ecol Indicators 25:45-57

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Referencias

• Macedo et al 2014b. Sampling site selection, land use and cover, field reconnaissance, and sampling, p. 61-83. In: M. Callisto, R.M. Hughes, J.M. Lopes, M.A. Castro (eds.), Biological conditions in hydropower basins. Companhia Energética de Minas Gerais, Belo Horizonte

• Macedo et al., 2014a. The relative influence of catchment and site variables on fish and macroinvertebrate richness in Cerrado biome streams. Landscape Ecol 29:1001-1016

• Macedo et al., 2016. Development of a benthic macroinvertebrate multimetric index (MMI) for Neotropical Savanna headwater streams Ecol Indicators 64:132-141

• Mantyka-Pringle at al, 2014. Understanding and predicting the combined effects of climate change and land-use change on freshwater macroinvertebrate and fish. J Appl Ecol 51:572-581

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Referencias

• Martins et al., 2017. Regionalisation is key to establishing reference conditions for neotropical savanna streams. Mar Fresh ReserDOI:10.1071/MF16381

• Morais et al., 2017. Assessment of disturbance at three spatial scales in two large tropical reservoirs. J Limnol 76(2):240-252

• O’Neill et al., 1989. A hierarchical framework for the analysis of scale. Landscape Ecol 3:193–205

• Thorson, et al., 2003. Ecoregions of Oregon (color poster with map, descriptive text, summary tables, and photographs): Reston, Virginia, U.S. Geological Survey (map scale 1:1,500,000)

• Turner et al., 2001. Landscape Ecology in theory and practice: pattern and process. Springer, New York, NY.