USO DO HABITAT DO BOTO, Tursiops truncatus , NO … · Ao Lauro Caliari, Rafa Guedes e Elaine, pela...

UNIVERSIDADE FEDERAL DO RIO GRANDE/FURG INSTITUTO DE OCEANOGRAFIA

PÓS-GRADUAÇÃO EM OCEANOGRAFIA BIOLÓGICA

USO DO HABITAT DO BOTO, Tursiops

truncatus, NO ESTUÁRIO DA LAGOA DOS PATOS E ÁGUAS COSTEIRAS

ADJACENTES, RS, BRASIL

JULIANA COUTO DI TULLIO

Orientador: Eduardo Resende Secchi

RIO GRANDE

Janeiro de 2009

Dissertação apresentada ao Programa de Pós-graduação em Oceanografia Biológica da Universidade Federal do Rio Grande/FURG, como requisito parcial à obtenção do título de Mestre

iii

Eu dedico esta dissertação a meu irmão André,

minha mãe Evangelina e ao meu pai Edson,

que sempre me apoiaram por onde andei.

iv

AGRADECIMENTOS

Ao Eduardo Secchi, meu grande amigo e orientador, por sempre acreditar e apoiar em

tudo para a realização desse projeto.

Ao Pedro Fruet, pelo incentivo, amizade, carinho e grande ajuda em todas as etapas

deste projeto. Você foi fundamental!

Ao Miro, muito obrigada por toda ajuda!!

A Silvina, Neko, Tiago Gandra, Serginho e Dani, grandes amigos que sempre me

ajudaram quando precisei.

Aos amigos do laboratório que se dedicaram ao projeto Lília, Rodrigo, Jaca, Jony,

Munir e Paulo e Paula.

Ao Lauro Barcellos, pelo permanente apoio ao Projeto Botos

Aos amigos do Museu Oceanográfico, obrigada por toda a ajuda!!

Ao Lauro Caliari, Rafa Guedes e Elaine, pela ajuda na coleta de dados de batimetria.

Ao Curiri, pela disponibilização dos dados das variáveis ambientais.

À Silvana Dans, Kike Crespo, Griselda Garaffo e Mariano Coscarella, pela ajuda e

atenção quando estive na Argentina.

Aos meus avós Edgard, Adelina, Aníbal e Marli, obrigada por sempre estarem me

esperando com muito carinho!

À minha querida família que sempre me apoiou! Vocês fazem muita falta!!!

v

À minha família gaúcha, Dona Helena, Lúcia, Débora, Marcelo, Lica e Denise, pelo

apoio, carinho e amizade durante todos esses anos.

Aos meus irmãos do coração, Silvina, Alice, Paulinha, Bel, Rafa Guedes, Dimas,

Kawan, Rox, Camilinha, Carmen, Rafa Crespo, Gambá, Ariela, Adriana, Martinha,

Déia Dalben.

Aos meus “sobrinhos”, Clarinha, Lucas e Enzo.

Ao Bill Rossiter, pelas bolsas para comparecer aos congressos.

Ao David Janiger, por todas as bibliografias enviadas.

Ás Instituições financiadoras do Projeto Botos: Yachu Pacha, IdeaWild, WDCS,

Cetacean Society International e Porto de Rio Grande.

vi

INDICE LISTA DE TABELAS .....................................................................................viii LISTA DE FIGURAS ...................................................................................... ix RESUMO ......................................................................................................... 1 ABSTRACT...................................................................................................... 2 1. INTRODUÇÃO............................................................................................ 3 2. MATERIAL E MÉTODOS.......................................................................... 12 2.1. Área de Estudo........................................................................................... 12 2.2. Desenho Amostral....................................................................................... 14 2.3. Coleta de Dados........................................................................................... 16 2.4. Análise dos dados......................................................................................... 18 3 RESULTADOS.................................................................................................30 3.1. Esforço e Caracterização da Área..................................................................30 3.2. Padrões de Distribuição Espacial e Temporal dos Botos............................. 35 3.2.1 Estuário da Lagoa dos Patos........................................................................36

3.2.2 Área Costeira Adjacente ao Estuário da Lagoa dos Patos...........................38

3.3 Padrões de Distribuição Espacial e Temporal das Redes de Pesca................42 3.3.1 Estuário da Lagoa dos Patos........................................................................44 3.3.2 Área Costeira Adjacente ao Estuário da Lagoa dos Patos...........................45 3.4.Efeitos das variáveis ambientais, espaciais e temporais na densidade

dos Botos..............................................................................................................46 3.4.1 Modelo Geral...............................................................................................46

vii

3.4.2 Área Estuarina..............................................................................................48 3.4.3 Área Costeira Adjacente ao Estuário da Lagoa dos Patos........................... 50 3.5 Efeito das Variáveis Espaciais e Temporais no Esforço Pesqueiro.................52 3.5.1 Modelo Geral................................................................................................52 3.5.2 Estuário..........................................................................................................53 3.5.3 Área Costeira Adjacente ao Estuário............................................................54 3.6 Sobreposição entre Botos e o Esforço Pesqueiro.............................................55 4 DISCUSSÃO......................................................................................................65 5 CONCLUSÃO....................................................................................................75 LITERATURA CITADA......................................................................................76

viii

LISTA DE TABELAS

Tabela

Página

Tabela 2.4.1.1 Intervalos dos valores nas diferentes classes de cada variável.

22

Tabela 2.4.3.1 Variáveis categóricas utilizadas nos modelos.

26

Tabela 3.1.1. Esforço mensal das saídas de campo nas três áreas monitoradas.

31

Tabela 3.2.1 Densidades médias dos botos observados em cada período e

subáreas.

36

Tabela 3.3.1 Densidades médias de redes observadas em cada período e

subáreas.

43

Tabela 3.4.1.1 Modelos simples e combinados com cada variável

separadamente e valores de AIC utilizando dois tipos de distribuição

47

Tabela 3.4.1.2 Resultados do modelo escolhido relacionando as variáveis

escolhidas com densidade dos botos.

48

3.4.2.1 Modelos simples e combinados com cada variável separadamente e

valores de AIC

49


escolhidas com a maior densidade dos botos

50


separadamente e valores de AIC

51


escolhidas com a maior densidade dos botos

51



52


escolhidas com a maior densidade das redes

53


separadamente e valores de AIC utilizando dois tipos de distribuição (Poisson

e Binomial Negativa – bin. neg.)

53


escolhidas com a maior densidade das redes

54

ix



54

Tabela 3.5.3.2 Resultados do modelo escolhido (GLM com distribuição

binomial negativa e função de ligação log) relacionando as variáveis

escolhidas com a maior densidade dos redes.

55

x

LISTA DE FIGURAS

Figura

Página

Figura 2.2.1 Área de estudo. Linhas demonstram a disposição das transecções nas áreas amostradas o desenho amostral.

15

Figura 2.2.2 Pescador largando redes a partir do molhe oeste.

15

Figura 2.3.2.1 Dados oceanográficos sendo amostrados em uma das estações.

17

Figura 2.3.2.2 Foto de um bote largando uma rede na área costeira utilizando a bandeira para marcá-la.

17

Figura 2.4.1.1. Raster gerado com os valores de profundidade. Ponto de coleta de intensidade e direção de correnteza - ADCP .

19

Figura 2.4.1.2 Raster gerado com valores de distância da costa.

20

Figura 2.4.1.3 Transectos realizados durante o estudo e a área que era possível procurar por grupos de botos e redes .

21

Figura 2.4.1.4 Grids que fizeram parte das análises por estarem dentro da área de procura.

22

Figura 2.4.2.1 Valores médios mensais e erros padrões de temperatura superficial durante o período de estudo.

24

Figura 3.1.1. Área de estudo com os grids que apresentam uma sobreposição quando as áreas sul e norte são monitoradas.

32

Figura 3.1.2 Porcentagem da área estuarina amostrada por categoria numa saída completa e durante todo o estudo.

33

Figura 3.1.3 Porcentagem da área costeira amostrada por categoria numa saída completa e durante todo o estudo.

34

Figura 3.1.4 Porcentagens das classes distância da linha de costa em uma saída completa na Área Costeira e o esforço em cada classe da variável durante todo o estudo.

35

Figura 3.2.1. Densidades médias e erros padrões de botos observados e o esforço em cada subárea e período amostrado.

36

Figura 3.2.1.1 Densidades médias e erros padrões de botos em cada classe de distância da boca da barra (km).

37

xi

Figura 3.2.1.2 Densidades médias e erros padrões de botos em cada classe de profundidade.

38

Figura 3.2.1.3 Densidades médias e erros padrões de botos em cada classe de declive.

38

Figura 3.2.2.1 Gráficos de dispersão que demonstram: a profundidade aumentando em uma função polinomial com a distância da costa (A); a declividade diminuindo à medida que aumenta a distância da costa (B) e a profundidade (C).

40

Figura 3.2.2.2 Densidades médias e erros padrões de botos em cada classe de distância da linha de costa sem levar em consideração os grupos avistados nos primeiros transectos.

41

Figura 3.2.2.3 Densidades médias e erros padrões de botos em cada classe de distância da linha de costa incluindo todos os transectos.

42

Figura 3.2.2.4 Densidades médias e erros padrões de botos em cada classe de distância da barra.

42

Figura 3.3.1. Densidades médias e erros padrões de redes observadas em cada subárea e período amostrado.

43

Figura 3.3.1.1 Densidades médias e erros padrões de redes em cada classe de distância da boca da barra.

44

Figura 3.3.1.2 Densidades médias e erros padrões de redes em cada classe de profundidade.

44

Figura 3.3.2.1 Densidades médias e erros padrões de redes em cada classe de distância da linha de costa sem levar em consideração os grupos avistados nos primeiros transectos.

45

Figura 3.3.2.2 Densidades médias e erros padrões de redes em cada classe de distância da linha de costa incluindo todas as transecções.

45

Figura 3.3.2.3 Densidades médias e erros padrões de redes em cada classe de distância da boca da barra.

46

Figura 3.6.1 Mapa das densidades de kernel para botos no período quente.

56

Figura 3.6.2 Mapa das densidades de kernel para botos no período frio.

57

Figura 3.6.3 Mapa das densidades de kernel para redes no período quente.

58

Figura 3.6.4 Mapa das densidades de kernel para redes no período frio.

59

xii

Figura 3.6.5 Mapa das áreas representativas (kernel 90%) dos botos e das redes no período quente.

61

Figura 3.6.6 Mapa das áreas de sobrebosição entre redes e botos) no período quente.

62

Figura 3.6.7 Mapas das áreas representativas (kernel 90%) dos botos e das redes no período frio.

63

Figura 3.6.4 Mapa das áreas de sobreposição entre redes e botos no período frio.

64

Figura 4.1. Área de exclusão de pesca de emalhe sugerida com base nos resultados deste estudo.

74

1

RESUMO

Este estudo teve como objetivo descrever os padrões de distribuição da população de

boto que habita o estuário da Lagoa dos Patos e águas costeiras adjacentes e sua

sobreposição com a distribuição dos locais da pesca de emalhe artesanal. Transecções

em zigue-zague foram efetuadas dentro do estuário e perpendiculares às isóbatas na área

costeira. Amostragem de dados oceanográficos (e.g. temperatura da água, salinidade e

transparência) foram realizadas em estações pré-estabelecidas em ambas as áreas. A

área de estudo foi dividida em células (grids) de 0,25km2. O número de botos e redes de

pesca foram contados durante o esforço de observação, obtendo-se valores de densidade

para cada célula. Modelos Lineares Generalizados (GLM) foram usados para identificar

variáveis ambientais, espaciais e temporais que melhor explicam os padrões de

densidade dos botos e redes observados. No estuário, a maior densidade de botos

ocorreu durante a primavera e o outono em áreas com maiores declives e próximas à

boca da barra. Na área costeira adjacente, maiores densidades dos botos foram

encontradas a menores distâncias da costa e em áreas próximas a boca da barra. O

esforço pesqueiro na área estuarina ocorreu em maior intensidade durante a primavera e

o outono ao longo de toda a região amostrada do estuário e foi intensificada próxima à

boca da barra e da costa durante a primavera e o verão na área costeira adjacente. Estes

resultados sugerem um maior risco para essa população devido a maior probabilidade

de captura acidental durante o verão nas proximidades da boca da barra. Planos de

conservação para essa população podem ser estabelecidos com base no seu padrão de

distribuição observado.

2

ABSTRACT

The aims of this study were to describe patterns of habitat use of the bottlenose dolphin

population inhabiting the estuary of the Patos Lagoon and adjacent coastal waters as

well as to determine the potential overlap between dolphins and artisanal gillnet fishing

distribution. Zig-zag and perpendicular to coast transects were surveyed in the estuary

and coastal areas, respectively. Sampling of oceanographic data (e.g. water

temperature, salinity and transparency) were taken place in pre-defined stations along

the transects in both areas. The sampling area was split in 0.25km2

grids. The number of

bottlenose dolphins and fishing nets observed on survey effort were used to estimate

their density for each grid. Generalized Linear Models (GLM) were used to identify

environmental, spatial and temporal explanatory variables that better describe the

patterns of density of dophins and nets. In the estuary, higher density of bottlenose

dolphins were observed during spring and autumn in steep areas near the estuary mouth.

In the coastal adjacent area, dolphin densities increased as the distance to the coast and

the estuary mouth decreased. Fishing effort was higher in spring and autumn and was

distributed along the entire surveyed area in the estuary. In the adjacent coast, the

fishing effort was intensified during spring and summer near the estuary mouth. The

results presented here suggest a higher risk for the dolphins due to increased

entanglement probability in fishing nets during summer in areas near the estuary mouth.

Conservation plans might be established for this population, if needed, according to its

distribution patterns described here.

3

1 INTRODUÇÃO

Os cetáceos são encontrados em quase todos os ambientes aquáticos, ocupando

rios, estuários, regiões costeiras e oceânicas, desde águas tropicais às polares. Sua

ocorrência pode ser ampla ou se restringir a uma pequena região do mundo, dependendo

da espécie. A orca (Orcinus orca) e a baleia-jubarte (Megaptera novaengliae) são

exemplos de espécies cosmopolitas (Bastida et al., 2007). Ao contrário dessas, algumas

espécies apresentam distribuições mais restritas como a toninha (Pontoporia

blainvillei), que habita apenas as águas costeiras do oceano Atlântico Sul Ocidental

entre as latitudes 18°25’S e 41°10’S (Siciliano et al., 2002), e a vaquita (Phocoena

sinus) que é endêmica ao Golfo da Califórnia (Silber et al., 1994).

A distribuição de uma espécie é diretamente influenciada pela realização de suas

atividades básicas de sobrevivência, como alimentação e reprodução, assim como

evitando áreas de ocorrência de predadores ou outro tipo de estresse (Stevick et al.,

2002). Os padrões de distribuição em suas áreas de vida são influenciados por vários

fatores como a distribuição das suas presas e predadores, a capacidade biológica da área

em sustentar certo número de indivíduos de uma população, aspectos físicos e químicos

da área (e.g. batimetria, temperatura, salinidade) e antropogênicos (e.g. degradação do

habitat, capturas acidentais e intencionais) que interagem e atuam em inúmeras escalas

de tempo e espaço (Forcada, 2002).

Os fatores que influenciam na distribuição dos cetáceos podem ser os mesmos

para todas as populações de uma espécie, como ocorre com as baleias-jubarte que se

distribuem durante o verão nas áreas de alimentação em altas latitudes, as quais são

altamente produtivas e, durante o inverno nas áreas de reprodução em baixas latitudes,

as quais são caracterizadas por temperaturas mais altas, em águas costeiras ou sobre a

4

plataforma (Clapham, 2002; Johnston et al., 2007; Rasmussen et al., 2007). Por outro

lado, existem diferentes populações de uma mesma espécie que apresentam uma grande

variedade de habitats, como é o caso das orcas. Populações dessa espécie se distribuem

diferentemente de acordo com suas especializações e áreas de vida podendo ser em altas

e baixas latitudes, em águas costeiras e oceânicas. Há populações que vivem na

Antártica e se distribuem principalmente próximas da camada de gelo, enquanto que no

Ártico raramente ocorrem próximas a essas áreas (Ford, 2002). Além disso, duas

populações simpátricas de orcas que habitam o nordeste do Pacífico apresentam

diferentes padrões de distribuição e movimentos de acordo com sua alimentação. A

população conhecida como residente, que se alimenta basicamente de peixes, apresenta

abundâncias e movimentos sazonais seguindo as migrações dos salmões (Oncorhynchus

tshawytsha e O. kisutch), sendo que sua distribuição durante o inverno é pouco

conhecida (Ford et al., 1998; Saulittis et al., 2000). A outra população, chamada

transeunte, apresenta poucas mudanças sazonais em sua abundância e distribuição

relacionadas à presença de suas presas em águas costeiras durante todo o ano (e.g. foca-

do-porto, Phoca vitulina; golfinho-de-Dall, Phocoenoides dalli; leão-marinho-da-

Califórnia, Zalophus californianus; golfinho-do-porto, Phocoena phocoena) (Ford et

al., 1998). Outro exemplo de diferença na distribuição de uma mesma espécie, neste

caso relacionada ao sexo e estágio reprodutivo, ocorre com os cachalotes. De uma

maneira geral seus habitats se caracterizam por águas profundas e produtivas em todos

os oceanos, porém as fêmeas e juvenis se limitam a temperaturas acima de 15°C

enquanto os machos adultos são encontrados também em águas próximas a Antártica e

ao Ártico (Whitehead et al., 2000).

5

A identificação das áreas ecologicamente importantes para as populações é

importante para conhecer e interpretar aspectos da ecologia da espécie e fundamental

para exercer ações com o objetivo de mitigar ou minimizar os impactos humanos

quando necessário, como por exemplo, determinar áreas de proteção ambiental (e.g.

Dawson & Slooten, 1993; Hooker et al., 1999; Hastie et al., 2003). Muitos estudos

sobre a distribuição de cetáceos têm sido realizados com o objetivo de determinar os

habitats críticos para essas populações. Karczmarski et al. (2000), demonstraram que as

águas com até 15 metros de profundidade próximas a recifes rochosos são áreas críticas

para a população de golfinho-corcunda (Sousa chinensis) em Algoa Bay, África do Sul.

Maiores densidades de baleias fin (Balaenoptera physalus) no Mar de Bering estão

associadas à quebra de plataforma (200 metros) (Moore et al., 2002). Os golfinhos

Sousa chinensis e Orcaella heinsohni apresentaram preferências por águas costeiras

com até 10 km de distância da costa e próximas a estuários e rios em Queensland,

Austrália (Parra et al., 2006).

A distribuição e abundância das presas são fatores determinantes dos padrões

espaço-temporais da distribuição dos predadores (e.g. Wells et al., 1999; Forcada,

2002). Características fixas do habitat como a batimetria, declividade e distâncias da

costa, rios e estuários podem proporcionar processos oceanográficos que tornam as

áreas mais produtivas ou facilidades para a captura das presas (e.g. Ballance, 1992;

Hooker, et al., 1999; Parra, 2006). Variações temporais na distribuição de cetáceos são

mais bem explicadas pelas mudanças espaciais das variáveis ambientais como

temperatura e salinidade no ambiente. Por exemplo, os golfinhos-de-bico-curto

(Delphinus delphis) do Pacífico leste tropical apresentam maiores densidades em áreas

de ressurgência com baixa temperatura superficial e termoclina rasa (Fielder & Reilly,

6

1994). Maiores densidades de baleia-azul (Balaenoptera musculus), baleia-fin (B.

physalus) e baleia-jubarte se relacionam com frentes térmicas no Golfo Saint Lawrence,

Canadá (Doniol-Valcroze et al., 2007)

Estudos sobre as relações de distribuição de cetáceos com a abundância e

distribuição das presas são raros devido às dificuldades de amostragem e análises sobre

a disponibilidade das presas (Acevedo-Gutierrez & Parker, 2000; Heithaus & Dill,

2002; 2006). Porém, Torres et al. (2008) sugerem que a capacidade de identificar os

habitats preferenciais de mamíferos marinhos pode ser atingida sem incorporar a

distribuição das presas em modelos preditivos. Esses mesmos autores obtiveram o

mesmo sucesso em predizer a ocorrência dos predadores utilizando modelos que levam

em consideração as variáveis ambientais (e.g. batimetria, salinidade) como variáveis

explicativas e incorporam a presença dos golfinhos ou das presas como variáveis

respostas.

Apesar do boto, Tursiops truncatus (Montagu, 1821), ser o cetáceo mais bem

estudado (Wells & Scott, 1999), o conhecimento sobre as variáveis ambientais que

determinam sua distribuição é limitado a algumas populações costeiras. A distribuição

da espécie parece ser limitada pela temperatura, em uma escala global, ocorrendo em

águas tropicais e temperadas de todo o mundo, tanto em regiões costeiras como

oceânicas. Populações oceânicas podem ser encontradas próximas a ilhas e atóis (e.g.

Açores, Portugal [Quéouil et al., 2007], Arquipélago de São Pedro e São Paulo [Caon &

Ott, 2004]). As populações costeiras se adaptaram a uma grande variedade de habitats,

que incluem estuários e rios apresentando diferentes movimentos e padrões de

distribuição de acordo com suas áreas de vida. Nas águas costeiras do sul da Califórnia,

os botos ocorrem no primeiro quilômetro de distância da costa e realizam movimentos

7

que variam de 50 a 470 km ao longo da costa (Defran et al., 1999). Populações que

habitam áreas próximas a estuários e rios tendem a se agregar em suas entradas para se

alimentar como observado em Moray Firth, Escócia (Wilson et al., 1997; Mendes et al.,

2002; Hastie et al., 2003, 2004), no estuário Shanon, Irlanda (Ingram & Rogan, 2002),

Golfo da Califórnia, México (Ballance, 1992) e na costa da Florida, Estados Unidos

(Scott & Wells, 1990; Allen & Read, 2000). Geralmente, essas áreas de maiores

densidades são caracterizadas por declives acentuados, ocorrência de fortes correntes de

maré com entrada de água salgada, que podem propiciar a maior densidade de presas ou

facilitar suas capturas. A dieta do boto pode incluir uma grande variedade de presas

como cefalópodes, crustáceos e peixes pelágicos e bentônicos, dependendo de suas

abundâncias locais, sendo considerado um predador oportunista (Barros & Wells, 1998)

e, portanto, podendo explorar uma ampla variedade de habitats (Wells & Scott, 1999).

No Brasil, existem registros do boto (T. truncatus) desde a foz do rio Amazonas

(Siciliano et al., no prelo) até o estuário da Lagoa dos Patos, Rio Grande do Sul (Fruet,

2008). Neste estado, a espécie forma pequenas populações associadas ao estuário da

Lagoa dos Patos (Castello & Pinedo, 1977; Möller, 1993; Dalla Rosa,1999; Fruet, 2008)

e desembocadura dos rios Mampituba e Tramandaí (Simões-Lopes, 1995) não havendo

registros em águas oceânicas, como em outras regiões (Caon & Ott, 2004). Essas três

populações ou “sub-populações” apresentam tamanhos reduzidos e um alto grau de

residência (Hoffman, 1997; Dalla Rosa, 1999; Bernardi, 2000; Fruet, 2008), porém

movimentos de indivíduos foto-identificados entre essas áreas já foram relatados por

Möller et al. (1994).

O estuário da Lagoa dos Patos é uma região altamente produtiva, sendo uma

importante área de criação e alimentação de muitas espécies de peixes comercialmente

8

exploradas (Haimovici et al., 2006). Até a década de 80 a pesca artesanal era restrita ao

estuario, no entanto, a exaustão dos estoques pesqueiros estuarinos causados pelas

melhorias dos petrechos de pesca (redes de fibras sintéticas) e das embarcações

(maiores tamanhos, capacidade de armazenamento e motores de 10 a 25 hp) motivou

estes pescadores a estender a pescaria artesanal para a área costeira adjacente

(Haimovici et al., 1998). Recentemente, os botes que eram restritos à pesca estuarina,

também começaram a pescar nas áreas costeiras próximas ao estuário, mesmo sem as

melhorias acima citadas. A pesca artesanal nesta região segue um padrão sazonal de

acordo com as espécies mais abundantes (Reis et al., 1994). Alguns exemplos de peixes

comercialmente explorados pela pesca artesanal são: a corvina (Micropogonias

furnieri), a pescadinha-real (Macrodon ancylodon), o linguado (Paralichthys

orbignyanus) e o bagre (Netuma barba) durante a primavera; no outono a pesca visa a

tainha (Mugil platanus) e o papa-terra (Menticirrhus americanus) (Leal & Bemvenuti,

2006). O camarão-rosa (Farfantepenaeus paulensis) é pescado durante o verão e o

outono (Haimovici et al., 1998). A abrótea (Urophycis brasiliensis), o peixe-rei

(Odontesthes argentinensis) e a pescada-olhuda (Cynoscion guatucupa) são algumas

das espécies pescadas comercialmente durante o inverno (Leal & Bemvenuti, 2006).

Entre primeiro de junho e 30 de setembro a pesca artesanal é proibida de acordo com a

Instrução Normativa n° 3 do IBAMA (09/02/2004), quando os pescadores artesanais

recebem um seguro desemprego.

Além da intensa atividade pesqueira artesanal, na porção final do estuário da

Lagoa dos Patos existe um risco permanente de acidentes ecológicos causados pela

intensa atividade humana (Tagliani et al., 2003). Em suas margens, se estabeleceram

indústrias petroquímicas e terminais portuários, apresentando um intenso tráfego de

9

embarcações comerciais e atividades relacionadas à manutenção do canal de acesso ao

porto (e.g. dragagens).

A pequena população de botos, com aproximadamente 87 indivíduos (Fruet,

2008), que habita o estuário da Lagoa dos Patos utiliza a área para realizar suas

atividades vitais durante todo o ano. Estudos conduzidos na área estuarina sugerem que

os botos são encontrados preferencialmente nas proximidades da boca da barra de Rio

Grande (Castello & Pinedo, 1977; Möller, 1993; Mattos et al., 2007; Dalla Rosa, 1999).

Estudos que visam monitorar esta população a longo prazo foram iniciados de

forma sistemática e contínua em 2005. Desde então,foi verificado que os nascimentos

apresentam uma sazonalidade bem definida, ocorrendo entre os meses de dezembro e

início de março com um pico em janeiro/fevereiro (Fruet et al.,2008). A taxa bruta de

nascimentos foi estimada em aproximadamente 8% para o ano de 2007, sendo estável

quando comparada com as taxas obtidas para 2005 e 2006 (Fruet, 2008). Em um estudo

sobre o comportamento desta população na área estuarina, a freqüência de alimentação

foi maior durante todo o ano (Mattos et al., 2007). Através da análise do conteúdo

estomacal de indivíduos encalhados na área costeira adjacente ao estuário da Lagoa dos

Patos constatou-se que esta população se alimenta principalmente de peixes demersais,

sendo a corvina a espécie com maior freqüência de ocorrência (Pinedo, 1982; Mehsen et

al., 2005). Porém, nestes dois estudos, a dieta foi analisada utilizando estômagos

encontrados principalmente durante a primavera e o verão. A freqüência de ocorrência

de outras espécies como o peixe-espada (Trichiurus lepturus), maria-luiza

(Paralonchurus brasiliensis) e a pescadinha-real, aumentou consideravelmente quando

comparadas ao estudo realizado por Pinedo (1982) possivelmente devido ao colapso das

espécies comerciais (Mehsen et al.,2005).

10

Segundo Fruet et al. (2005), o número de botos (T. truncatus) encalhados na

praia com evidências de interações com atividade pesqueiras (i.e. carcaças com marcas

de redes, mutilações ou redes enroladas no corpo) aumentou a partir de 2002 e tem um

padrão sazonal (novembro a março). Esta sazonalidade coincide com o período de

intenso esforço pesqueiro artesanal com redes de emalhe em águas costeiras de baixa

profundidade adjacente ao estuário (Klippel et al., 2005). Através de uma análise de

viabilidade populacional (PVA) dos botos da Lagoa dos Patos, Fruet (2008) demonstrou

que, caso as taxas de captura acidental se mantenham nos níveis atuais, existe um sério

risco de a população declinar abaixo de 30% do tamanho atual em 25 anos.

Compreender os padrões de distribuição da população de botos assim como a

dinâmica (i.e. distribuição e esforço) da pesca no estuário da Lagoa dos Patos e áreas

adjacentes, podem fornecer informações relevantes para, se necessário, orientar os

tomadores de decisão na elaboração de planos de conservação específicos para esta

população.

Por habitarem uma área altamente produtiva, com ocorrências de prováveis

presas durante todo o ano, é esperado que não existam variações temporais na densidade

de botos na área de estudo e, sendo assim, exista uma forte relação entre as suas maiores

densidades com a proximidade da barra do estuário. Além disso, como se alimentam de

espécies exploradas pela pesca artesanal, espera-se encontrar um aumento da área de

sobreposição entre a pesca e os botos, em épocas que o esforço pesqueiro aumenta.

11

Para avaliar essas hipóteses tem-se como objetivos:

Geral

Determinar os padrões de distribuição da população do boto que habita o

estuário da Lagoa dos Patos e águas costeiras adjacentes e o grau de sobreposição com a

pesca de emalhe.

Específicos:

! Determinar se áreas preferenciais na distribuição dos botos são influenciadas por

variáveis espaciais (e.g. profundidade, declividade, distância da costa, distância

da barra), ambientais (e.g., salinidade, temperatura, transparência, intensidade e

direção do vento) e temporais (e.g. períodos quente e frio e sazonalidade);

! Verificar se a densidade e padrões de distribuição das redes de emalhe na área

de estudo são determinadas por variáveis espaciais e temporais;

! Identificar áreas e períodos de maior sobreposição entre a distribuição dos botos

e do esforço de pesca.

12

2 MATERIAL E MÉTODOS

2.1 Área de Estudo

A Lagoa dos Patos, localizada entre as latitudes 30° 30'S e 32° 12'S ao longo da

costa do Rio Grande do Sul, é responsável pela drenagem hídrica de uma área de

201626km2. A conexão entre a Lagoa dos Patos e o Oceano Atlântico ocorre através de

um estreito canal (0,5 – 3km de largura) permanente, o que a caracteriza como lagoa do

tipo estrangulada (Kjervfe, 1986), fixado por dois molhes com aproximadamente 4km

de extensão (Asmus, 1998). Além de esta ser uma região com mínima influencia de

maré (Defant, 1961), o canal de acesso à lagoa atua como um filtro que atenua os

efeitos da maré e oscilações de longos períodos originadas no oceano (Möller Jr. et al.,

2001). A área estuarina, onde ocorre a troca de água com o oceano Atlântico, ocupa a

porção sul e representa 10% do total da área da Lagoa dos Patos. O estuário é

caracterizado por baías costeiras rasas (80% com profundidades menores que 2 metros)

e por um canal profundo (máximo 18 metros de profundidade) utilizado para a

navegação (Asmus, 1998).

O regime de ventos (que coincide com o eixo principal da Lagoa dos Patos) em

conjunto com a descarga fluvial exerce uma importante influencia sobre a dinâmica da

circulação, a distribuição da salinidade e os níveis de água na lagoa e nas águas

costeiras adjacentes (Garcia, 1998; Möller Jr. et al., 2001). Ventos nordeste

predominam durante o ano todo e provocam o abaixamento no nível da costa

favorecendo a descarga de água da lagoa, enquanto que ventos sudoeste, com maior

freqüência durante o inverno, causam elevação do nível da costa invertendo o fluxo no

corpo principal da lagoa (Möller Jr. et al., 2001; Castelão & Möller Jr., 2003). Costa et

al. (1988), encontraram uma correlação negativa e positiva entre a salinidade e os

13

ventos nordeste e sudoeste, respectivamente, porém a intensidade dos ventos e da

precipitação influencia na abrangência dessa relação. Durante as épocas de alta

precipitação, geralmente no fim do inverno, podem ocorrer períodos de forte descarga

de água doce. Nesses períodos, a zona de mistura estuarina pode ser transferida para a

área costeira adjacente (Möller Jr., 1991). Além disso, a forte descarga de água doce

ocorrendo concomitante com a penetração de água marinha induzida pelos ventos sul,

resulta na formação de uma cunha salina. Esta cunha salina pode se estender apenas na

boca da barra ou em toda a região estuarina (Niencheski & Baumgarten, 1998).

O estuário da Lagoa dos Patos e o sistema marinho adjacente estão conectados

por fatores biológicos (o ciclo de vida de muitos invertebrados e peixes dependem dos

dois sistemas) e através de fatores abióticos como o aumento de nutrientes causado pela

descarga de água da lagoa (Abreu & Castello, 1998). Esta forte conexão entre o estuário

e áreas costeiras adjacentes contribui para a alta produtividade da região e faz com que

essa seja uma importante área de criação e alimentação de muitas espécies de peixes

comercialmente exploradas (Haimovici et al., 2006).

14

2.2 Desenho Amostral

Todas as saídas foram realizadas a bordo de uma embarcação de alumínio de 4,8

metros, equipada com motor de popa de 60HP, rádio VHF e ecossonda.

Dentro do estuário, o início do percurso foi alternado entre a boca da barra

(32º10.92´S 052º4.65´W) e a Ponta do Retiro (31º58.81´S 052º3.78´W), onde foram

efetuadas 32 transecções em zigue-zague (média=1,48km, EP=0,07), para uma maior

cobertura da área em menor tempo. Na área costeira adjacente, transecções

perpendiculares à linha de costa e às isobatas foram realizadas visando garantir

amostragem mais homogênea em faixas profundidade (Buckland et al., 2001). O

desenho amostral constava de 20 transecções (dez ao sul do molhe oeste e dez ao norte

do molhe leste) com aproximadamente 5km de comprimento e 2km de distância entre

elas (figura 2.2.1). A área de estudo foi dividida em 3 áreas menores, estuário e área

costeira adjacente sul e norte, para permitir que ao menos uma área fosse amostrada no

período de um dia. As duas transecções adjacentes aos molhes na área costeira, sul e

norte, o acompanham em toda sua extensão e não seguiram o mesmo sentido das outras

transecções. Optamos por realizar esses dois transectos, pois não era possível observar a

maior parte da área próxima aos molhes a partir das outras transecções. Nessa área

existe uma grande ocorrência de botos e o esforço pesqueiro ocorre tanto com redes

colocadas pelos botes (figura 2.3.2.2) como por pessoas que estão nos molhes (figura

2.2.2). Por questões de segurança para a navegação, as transecções foram limitadas a

áreas com profundidade superior a 1m e as saídas não foram realizadas ou foram

interrompidas quando o estado do mar estava maior que três na escala Beaufort.

15

Figura 2.2.1 Área de estudo. Linhas demonstram a disposição das transecções nas áreas amosradas o desenho amostral.

Figura 2.2.2 Pescador largando redes a partir do molhe oeste.

16

2.3 Coleta de dados

Cada saída de campo tinha um observador responsável pela procura e contagem

dos botos ao longo das transecções; um anotador, responsável pelo registro dos dados e

também pela procura e contagem das redes de pesca, e o piloto. Procuramos amostrar

cada área ao menos uma vez por mês.

2.3.1 Parâmetros Ambientais: Cada área tinha estações para amostragem de dados

oceanográficos (figura 2.3.2.1) em pontos pré-estabelecidos, distribuídos ao longo das

transecções, onde tomou-se dados de temperatura da água superficial e de fundo, com

um termômetro de mercúrio; salinidade superficial e de fundo, com um refratômetro;

transparência, com disco de Secchi; e profundidade, com a ecossonda acoplada à

embarcação. A água de fundo foi coletada com uma garrafa de Nansen de acrílico com

termômetro embutido. Os dados de intensidade e direção do vento foram obtidos com a

Praticagem da Barra, através do rádio VHF, durante as saídas de campo. Os dados de

intensidade e direção da correnteza foram tomados por um medidor ADCP (Acoustic

Doppler Current Profile) que está fundiado no meio do canal de navegação em frente à

Estação de Praticagem da Barra (figura 2.4.1.1).

2.3.2 Botos: Quando um grupo de botos era avistado, o barco saía da transecção,

interrompendo o esforço de procura, e se aproximava lentamente do grupo para obter

dados sobre o número e composição dos indivíduos, profundidade local e posição, com

um GPS. Após a coleta desses dados, a equipe retornava para o mesmo ponto da

transecção para reiniciar a procura.

2.3.3 Redes de pesca: As bóias e estacas com bandeiras foram contadas (figura 2.3.2.2),

quando estavam a 90° da embarcação, para cada lado da transecção. Neste momento a

17

posição geográfica era coletada. O número total de bóias e/ou bandeiras foi utilizado

como um índice relativo de esforço pesqueiro por área percorrida (ver detalhes abaixo).

Figura 2.3.2.1 Dados oceanográficos sendo amostrados em uma das estações. Amostragem da água de fundo (A, B), transparência (C) e salinidade (D).

A

B

C D

Figura 2.3.2.2 Foto de um bote largando uma rede na área costeira utilizando a bandeira para marcá-la.

18

2.4 Análise dos dados

2.4.1 Caracterização da Área de Estudo:

Para obtermos os dados batimétricos detalhados de toda a área de estudo foram

realizadas três saídas de campo utilizando um jetski com um ecobatímetro (Lowrance) e

um DGPS acoplados. Foi realizado o mesmo desenho amostral (figura 2.3.1) e os

valores de profundidade obtidos foram corrigidos com os valores de nível de maré

fornecidos pela Praticagem da Barra de Rio Grande. Os dados foram inseridos no

programa ArcMap 9.2 onde foi gerado um raster batimétrico através de uma

interpolação dos pontos georreferenciados (figura 2.4.1.1), utilizando a extensão Spatial

Analyst, através do método Natural Neighbor. Este método utiliza todos os pontos de

amostragens e não gera valores fora do intervalo dos dados utilizados (Watson, 1992).

Um raster é uma superfície contínua de pequenas células de tamanhos iguais (grids) e

que apresentam valores atribuídos para cada uma delas. Além do raster batimétrico,

foram gerados também, um com valores de declividade (em graus) obtida através do

raster de batimetria utilizando a ferramenta Slope da mesma extensão Spatial Analyst,

um raster para a distância da costa (figura 2.4.1.2) e outro para a distância até a boca da

barra, no qual foi considerado a distância de um polígono localizado na extremidade dos

molhes da barra. Para estes rasters de distância foi utilizou-se a ferramenta Distância

Euclidiana. Todos os rasters têm células de 100m x 100m.

19

Figura 2.4.1.1. Raster gerado com os valores de profundidade. Ponto de coleta de intensidade e direção de correnteza - ADCP .

20

Figura 2.4.1.2 Raster gerado com valores de distância da costa.

21

A área de estudo foi dividida em células (grids) de 0,5km de lado. Assumiu-se

que a distância máxima para detectar os botos ou redes de pesca era de 500 metros a

partir da embarcação. Essa distância foi assumida já que é possível avistar os botos e

redes próximas à extremidade do molhe oeste quando estamos na extremidade do molhe

leste e sabe-se que essa distância é de 600 metros aproximadamente. Sendo assim, um

buffer de 500 metros foi gerado sobre os transectos como sendo a área total de procura

(figura 2.4.1.2). A partir desse buffer e utilizando a ferramenta Clip do ArcMap 9.2,

apenas as áreas dos grids que estavam dentro desse buffer foram consideradas para as

análises (figura 2.4.1.3).

Para verificar as proporções de disponibilidade das variáveis profundidade,

distância da costa, declividade e distância da parte final da boca da barra em toda a área

de estudo, consideraram-se os valores dessas nos pontos centrais de cada grid. Essas

variáveis foram agrupadas em diferentes classes (tabela 2.4.1.1) e a área de cada grid foi

somada para obter o valor de área total para cada classe de cada variável. Para isso,

separaou-se a área total em duas categorias: a área estuarina e a área costeira, que inclui

as áreas norte e sul.

Figura 2.4.1.2 Transectos realizados durante o estudo (traço preto) e a área que era possível procurar por grupos de botos e redes (buffer) considerada para as analises exploratórias.

22

Tabela 2.4.1.1 Intervalos dos valores nas diferentes classes de cada variável. Variáveis 1 2 3 4 5 6 Profundidade (metros) 0 a 3 3 a 6 6 a 9 9 a 12 > 12 - Declividade (graus) 0 a 1° 1° a 2° 2° a 3° 3° a 4 ° 4° a 5° 5° a 6° Distância da Costa (km) 0 a 1 1 a 2 2 a 3 3 a 4 4 a 5 > 5 Distância da Boca da Barra (km) 0 a 5 5 a 10 10 a 15 15 a 20 - -

Figura 2.4.1.3 Grids que fizeram parte das análises do GLM por estarem dentro da área de procura (buffer).

23

A disponibilidade das diferentes classes das variáveis espaciais foi demonstrada

através de suas proporções em relação à área total (estuarina e costeira). A comparação

dessas proporções com as classes que apresentaram maiores densidades foi realizada no

intuito de verificar a seleção de alguma feição (Manly et al., 2002). Isto porque se a

maior densidade de botos ocorre em certa classe de profundidade, por exemplo, e essa é

a mais disponível na área de estudo, não se pode afirmar se essa feição é a escolhida ou

apenas a mais encontrada. Assim, se esse for o caso, outra variável poderá explicar

melhor a presença dos botos nessa área. As interpretações das áreas de seleção e

preferência seguiram a definição de Johnson (1980). Para este autor, seleção é o

processo em que o animal escolhe um recurso (e.g. áreas mais rasas ou mais profundas),

e preferência é o processo em que o animal escolhe um recurso se, o mesmo, fosse

disponível igualmente comparado aos outros.

2.4.2 Padrões de Distribuição Espacial e Temporal dos Botos e Redes

A densidade dos botos foi estimada considerando o número de indivíduos por

área percorrida. O mesmo foi considerado para o número de bóias e/ou bandeiras. A

área percorrida foi calculada de acordo com o esforço das saídas de campo no programa

ArcMap 9.2.

Para essas análises, o esforço deste estudo foi dividido em dois períodos de

acordo com a temperatura superficial da água: Período Frio que compreendeu os meses

de maio a outubro, e o Período Quente que considera os meses de novembro a abril

(figura 2.4.2.1). Os testes não paramétricos Mann-Whitney e Kruskal-Wallis foram

utilizados para verificar a existência de diferenças nas densidades médias de botos e

redes entre os diferentes períodos e áreas amostradas, respectivamente.

24

O teste Kruskal-Wallis também foi utilizado para investigar as diferenças nas

densidades médias de botos e redes em cada categoria das variáveis espaciais na área

costeira (norte e sul) e estuarina separadamente. As variáveis espaciais analisadas no

estuário foram a declividade, profundidade e distância da barra. Além dessas, a

distância da costa também foi analisada para a área costeira. A declividade não foi

considerada na análises do esforço pesqueiro.

Na área costeira adjacente, foi testada a existência de correlação entre as

variáveis distância da costa, declividade e profundidade. Para isso, foram gerados 600

pontos aleatórios (300 na área norte e 300 na área sul) utilizando a extensão Hawth´s

Analysis Tools. Os valores dessas três variáveis foram atribuídas a estes pontos e

testadas utilizando o teste de correlação de Spearman.

Figura 2.4.2.1 Valores médios mensais (pontos) e erros padrões (barras) de temperatura superficial durante o período de estudo.

0

5

10

15

20

25

Maio Jun Jul Ago Set Out Nov Dez Jan Fev Mar Abr

Meses

Te

mp

era

tura

(°C

)

25

2.4.3 Efeitos das variáveis ambientais, espaciais e temporais na distribuição dos Botos

e Redes

Para identificar as variáveis ambientais que, em conjunto, melhor explicam a maior

densidade dos botos e redes no período de estudo optou-se por desenvolver três modelos

lineares generalizados (GLM) separadamente. O primeiro modelo incluiu toda a área de

amostragem (Modelo Geral - MG) e as variáveis ambientais e espaciais comuns para a

área interna e externa ao estuário da Lagoa dos Patos. Outros dois modelos foram

desenvolvidos para a área estuarina (ME) e área costeira (MC), separadamente.

As variáveis ambientais testadas para selecionar os modelos foram: temperatura de

superfície e de fundo, salinidade de superfície e de fundo, transparência da água,

direção do vento e correnteza de fundo e de superfície. A área, declividade, distância da

costa e da barra e profundidade foram as variáveis espaciais e o período e estação do

ano as variáveis temporais. Os valores da diferença entre as temperaturas e entre as

salinidades de fundo e superfície também foram testadas no modelo. Com exceção das

variáveis categóricas área, direção do vento e intensidade e direção da correnteza (tabela

2.4.3.1), as demais variáveis foram inseridas com valores contínuos. A intensidade do

vento não foi inserida nos modelos porque as saídas de campo ocorreram sempre que o

vento estava fraco (beaufort ! 3). Para as redes, apenas as variáveis profundidade,

distância da barra, distância da costa, período e área foram testadas para a seleção dos

modelos.

26

Tabela 2.4.3.1 Variáveis categóricas utilizadas nos modelos.

Variáveis categóricas Modelos Categorias

Área MG, MC Estuário, Norte e Sul

Direção do vento MG, ME, MC Norte, Sul, Leste, Oeste, Nordeste, Sudeste,

Noroeste, Sudoeste

Direção da correnteza ME Enchendo (água entra no estuário), Vazando

(água sai do estuário)

Intensidade da correnteza ME Fraca: até 15m/s, Moderada: 15-40m/s, Forte:

40-60m/s, Muito Forte: > 60m/s

Estação do Ano MG, ME, MC primavera (21set- 20dez), verão (21dez- 20mar),

outono (21mar-20jun) e inverno (21jun-20set)

Período MG, ME, MC Quente (novembro – abril) e Frio (maio –

outubro)

A seleção dos modelos (GLM) iniciou a partir de dois modelos, um considerando a

distribuição de Poisson e outro a Binomial Negativa, a fim de verificar qual dessas se

ajusta melhor aos dados (McCullagh & Nelder 1989), de acordo com as fórmulas

abaixo:

Yi ~ Poisson ( "i= #i / fi,$=1) ou Yi ~ Binomial Negativa ("i, $)

onde:

Yi: é o número de botos/redes avistados no grid i

"i: é o número médio de botos/redes avistados pela área do grid i

#i:é o número médio de botos/redes no grid i

fi: é a área do grid i

$: é o parâmetro de sobre-dispersão, sendo que na distribuição de Poisson $ = 1 por

definição e na distribuição Binomial Negativa este parâmetro é estimado.

27

Fórmula Geral do GLM: log (#i) = log (fi) + %0 + %1&1i +%2&2i + ...

onde:

log (#i): é a função de ligação do modelo: logaritmo do número médio botos/redes

avistados por área no grid i;

log (fi): é o offset, logaritmo da área do grid i;

+ %0 + %1&1i +%2&2i + ... : é o modelo linear;

%0: coeficiente estimado do número botos/redes;

%1: coeficiente estimado para a variável 1;

&1i: valor da variável 1 no grid i.

A área de cada grid foi utilizada como fator de padronização do número de botos ou

redes avistados. Os valores das variáveis coletadas nas estações de amostragens foram

atribuídos aos grids próximos a elas. A intensidade e direção da correnteza assim como

a direção do vento, que foram adquiridos de hora em hora para os dias das saídas, foram

atribuídos aos grids de acordo com o horário em que estes foram monitorados.

O modelo que melhor se ajusta aos dados foi selecionado de acordo com o menor

valor de AIC (Critério de Infomação Akaike) (Burnham & Anderson, 2002).

Inicialmente cada variável foi inserida em um modelo simples, considerando apenas a

variável resposta (densidade de botos), utilizando as duas distribuições separadamente.

A que apresentou o menor valor de AIC foi selecionada para as análises posteriores.

Com o mesmo critério, a variável com menor valor de AIC foi combinada com todas as

outras, uma a cada vez, e a que tivesse o menor valor de AIC permanecia no modelo.

Quando uma das variáveis que são correlacionadas (e.g. profundidade e

distância da costa e declividade na área costeira) ou se já estão inclusas em outra

28

variável (e.g. temperatura superficial ou de fundo com a diferença (') entre as duas)

foram selecionadas as outras eram desconsideradas para as próximas combinações.

Ao atingir o modelo com menor valor de AIC, as variáveis foram removidas,

uma a uma para verificar se alguma não contribuía mais para diminuir o valor de AIC.

Além disso, as variáveis que apresentaram correlações com outras já selecionadas

também foram retiradas e substituídas por outras para verificar o ajuste do modelo.

As análises estatísticas foram realizadas utilizando o software R versão 2.7.2 (R.

Development Core Team, 2008) e o programa Bioestat. Todos os testes foram feitos

considerando um nível de significância de 5%.

2.4.4 Sobreposição entre Botos e as Redes

Para comparar as áreas de distribuição, a extensão Hawth´s Analysis Tools foi

utilizada para calcular a densidade dos botos e redes separadamente nos diferentes

períodos (quente e frio). A função de densidade desta extensão distribui as estimativas

de cada avistagem para uma área de procura pré-determinada, neste caso esta área foi de

250x250 metros, para gerar um raster com valores de densidades atribuídas aos grids.

Esta função calculou a densidade baseando-se no número de pontos das avistagens, no

número de indivíduos observados em cada ponto da avistagem e a área de estudo.

Através da estimativa de kernel fixo, foi determinado os valores de densidade para cada

grid baseando-se tanto nos pontos de avistagens dentro de uma mesma área de procura.

A influência das avistagens em grids próximos diminui a medida que a distância

aumenta seguindo uma distribuição normal. Através deste método os grids próximos de

avistagens com maiores números de indivíduos ou redes tiveram valores maiores de

densidade do que os grids mais distantes (McCoy & Johnson, 2001).

29

As áreas representativas e preferenciais de uso pelos botos e pesca foram

delimitadas, utilizando a mesma extensão acima citada, por linhas de contorno que

representam o limite da área que contém a porcentagem da probabilidade da

distribuição de densidade. A área representativa de uso foi considerada a que contém,

em média, 90% dos pontos que foram usados para gerar a estimativa de densidade de

kernel. A área preferencial foi considerada a que contém, em média, 50% dos pontos

utilizados para a estimativa de densidade. Desse modo, a área preferencial é a que

apresenta uma maior densidade de botos em uma área menor em relação a área

representativa de uso.

As duas áreas, representativa e preferencial, foram calculadas para os períodos

quente e frio separadamente e foram subtraídas das áreas que coincidiam com a linha de

costa. As áreas de sobreposição entre os botos e redes foram determinadas de acordo

com a intersecção de suas áreas representativas nos diferentes períodos.

A área percentual de sobreposição (APS) foi determinada segundo Atwood &

Weeks (2003): 5.0

,,!!"

#$$%

&'=Ap

pAb

Ab

pAbAPS , onde Ab,p é a area de sobreposição entre a

área representativa dos botos e redes, Ab é a área representativa dos botos e Ap é a área

representativa de pesca.

30

3 RESULTADOS

3.1 Esforço e Caracterização da Área

Entre setembro de 2006 e agosto de 2008 foram avistados 84 grupos de boto em

47 saídas de campo realizadas, sendo 16 saídas na área interna ao estuário, 14 na área

norte e 17 na área sul adjacente ao estuário (tabela 3.1.1). Porém algumas saídas de

campo tiveram que ser interrompidas antes de serem completadas devido a mudanças

nas condições do tempo (e.g. aumento da velocidade do vento e/ou beaufort). Uma

saída completa na área interna ao estuário totalizou 47,7km percorridos e uma área

amostrada de 38196,7km! (i.e. 232 grids com área média de 164,64km!, EP=5,9km!).

Na área sul, a saída completa percorreu 48,4km, abrangendo uma área de 54205,9km!

(i.e. 395 grids com área média=137,2 km! e EP=4,8km!). Em saídas completas na área

norte, uma distância de 52,03km e uma área de 58334,01km! foram monitoradas (i.e.

423 grids com área média=137,90km! e EP=4,6km!). Tanto na área norte como na área

sul obtivemos uma área de procura por botos e redes que se sobrepôs entre os transectos

1 e 2 (503,17 km! e 699,73km!, respectivamente) (Figura 3.1.1) as quais foram somadas

às áreas dos respectivos grids.

Calculou-se a proporção da área total e a área amostrada em cada categoria das

variáveis profundidade, declividade, distância da barra e distância da costa, esta última

somente para a área costeira. O canal de acesso ao porto, que é caracterizado por

profundidades maiores que 12 metros, totalizou apenas 10,7% da área estuarina

monitorada. As outras classes de profundidade representaram entre 17% e 27% do

estuário (figura 3.1.2). A classe mais próxima da boca da barra (0-5km) e a mais

distante (20-25km) representaram a menor área, 16,1% e 12,8% respectivamente, sendo

que as outras classes representaram entre 21% e 24% do total da área estuarina (figura

31

3.1.2). Nesta mesma área, a classe com as menores declividades (0-1°) foi a mais

freqüente, representando 76,6% da área amostrada (figura 3.1.2).

Na área costeira adjacente, a área do intervalo entre 6 e 12 metros de

profundidade representou 80,2% da área total amostrada (figura 3.1.3) e a menor

declividade (0 – 1°) foi encontrada em 98% do total da área costeira (figura 3.1.3). A

distância da boca da barra e da costa foram amostradas de forma mais homogênea em

relação à área monitorada, sendo que nenhum dos intervalos considerados apresentou

uma área maior que 30% (figura 3.1.3) e 18% (figura 3.1.4) da área total,

respectivamente.

Tabela 3.1.1. Esforço mensal das saídas de campo nas três áreas monitoradas. NG: o número de grupos de botos, NB: número de botos, NR: número de redes, Área: área monitorada em km!.

ESTUÁRIO SUL NORTE 2006 NG NB NR Área NG NB NR Área NG NB NR Área Set 1 10 18 38196,7 3 15 3 54205,9 - - - - Out 6 17 1 3305,1 - - - - - - - - Nov - - - - - - - - - - - - Dez 10 63 188 76393,4 0 0 32 42293,0 - - - - 2007 Jan 1 5 14 32037,3 1 2 16 54205,9 4 25 0 108510,9 Fev - - - - 1 1 59 54205,9 - - - - Mar - - - - - - - - 3 14 0 58334,0 Abr 5 18 0 38196,7 0 0 1 54205,9 5 33 0 33141,6 Maio 3 21 0 38196,7 1 6 5 54205,9 1 4 0 58334,0 Jun 5 19 0 38196,7 - - - - 1 2 0 58334,0 Jul 0 0 7 38196,7 3 15 0 24338,7 - - - - Ago 0 0 24 29520,8 6 40 2 54205,9 - - - - Set 0 0 19 34520,4 - - - - - - - - Out - - - - - - - - - - - - Nov 0 0 0 38196,7 2 12 13 54205,9 0 0 34 58334,0 Dez - - - - 1 23 11 54205,9 - - - - 2008 Jan - - - - - - - - 1 10 41 58334,0 Fev 1 1 0 38196,7 2 10 69 108411,8 0 0 0 37713,7 Mar 2 19 0 33041,4 0 0 36 54205,9 - - - - Abr 2 3 3 38196,7 2 20 7 108411,8 1 3 0 58334,0 Maio - - - - - - - - - - - - Jun - - - - 7 27 0 42238,5 0 0 0 58334,0 Jul - - - - - - - - 1 1 0 116668,0 Ago 2 6 6 38196,7 - - - - - - - -

32

Figura 3.1.1. Área de estudo com os grids que apresentam uma sobreposição quando as áreas sul e norte são monitoradas.

33

Figura 3.1.2 Porcentagem da área amostrada por categoria numa saída completa – cinza; Porcentagem do esforço por categoria durante todo o estudo (Esforço de Amostragem) - preto.

0%

10%

20%

30%

40%

0-3m 3-6m 6-9m 9-12m <12m

Classes de Profundidade

Estuário

Área Completa Esforço de Amostragem

0%

5%

10%

15%

20%

25%

30%

0-5km 5-10km 10-15km 15-20km 20-25km

Classes de Distancia da Boca da Barra

Estuário


0%

20%

40%

60%

80%

100%

0-1° 1°-2° 2°-3° 3°-4° 4°-5° 5°-6°

Classes de Declive

Estuário


34

0%

10%

20%

30%

40%

0-3m 3-6m 6-9m 9-12m > 12m


Área Costeira

Área Costeira Amostrada Esforço

0%

5%

10%

15%

20%

25%

30%

0-5km 5-10km 10-15km 15-20km

Classes de Distância da Barra

Área Costeira


0%

20%

40%

60%

80%

100%

0 - 1° 1°- 2° 2°- 3° 3°- 4° 4°- 5°

Classes de Declive

Área Costeira


Figura 3.1.3 Porcentagem da área amostrada por categoria numa saída completa – cinza; Porcentagem do esforço por categoria durante todo o estudo (Esforço de Amostragem) - preto.

35

3.2 Padrões de Distribuição Espacial e Temporal dos Botos

De uma maneira geral, as densidades dos botos não diferiram estatisticamente

entre os períodos quente e frio (U=0,15; p=0,87) (sem levar as áreas em consideração),

entre as três áreas (H=0,67; p=0,71) e quando comparamos a área costeira adjacente

(norte e sul) e a área interna do estuário (U=0,44; p=0,65) (não considerando os

períodos) (Tabela 3.2.1). Quando os dois períodos foram considerados para cada área,

foi verificado que na área sul a densidade de botos é maior do que na área norte durante

os meses frios (H=7.1, p=0.03) e em relação à mesma área (sul) durante os meses

quentes (U=2,68; p=0,007). Embora não havendo uma diferença significativa, a área

norte foi mais utilizada durante o período quente (Figuras 3.2.1).

0%

4%

8%

12%

16%

20%

0-1km 1-2km 2-3km 3-4km 4-5km >5km

Classes de Distância da Costa

ÁreaTotal Esforço de Amostragem

Figura 3.1.4 Porcentagens (eixos y) das classes distância da linha de costa em uma saída completa na Área Costeira (Área Completa) e o esforço em cada classe da variável durante todo o estudo (Esforço de Amostragem).

36

3.2.1 Estuário da Lagoa dos Patos

Das 84 avistagens de botos, 36 ocorreram no estuário com uma média de 4,5

(EP=0,7) indivíduos por grupo. A área monitorada no estuário compreendeu

profundidades entre 0,29 e 16,30 metros, declividade entre 0° e 5.26° e até 23

Figura 3.2.1. Densidades médias e erros padrões de botos observadas e o esforço em cada subárea e período amostrado.

0

100000

200000

300000

400000

500000

600000

Estuário/ Quente Estuário/Frio Norte/Quente Norte/Frio Sul/Quente Sul/Frio

Áreas / Períodos

Esfo

rço

(km

_)

-0.0001

0.0000

0.0001

0.0002

0.0003

0.0004

0.0005

0.0006

De

ns

ida

de

do

s B

oto

s

Esforço (km_) Densidade de Botos

Tabela 3.2.1 Densidades médias (Média) dos botos observados em cada período e subáreas. Área Costeira – subáreas norte e sul.

Média (km!) Erro Padrão

Período Frio 0.00024 0.00006 Período Quente 0.00022 0.00006 Área Costeira 0.00020 0.00005 Estuário 0.00027 0.00008 Norte 0.00019 0.00008 Sul 0.00021 0.00006

37

quilômetros de distância da boca da barra. Dos grupos avistados, a distância média da

boca da barra foi de 4,05km (EP=0,82), a profundidade média de 11,21 metros

(EP=0,45) e a declividade média de 1,66o (EP=0,26). A maior densidade de botos

(69,4% das avistagens) foi encontrada em menos de 5 quilômetros de distância da boca

da barra (figura 3.2.1.1) , porém a diferença foi significativa apenas entre as classes 0-

5km e 5-10km (H=5,4, p=0,02) e entre as classes 0-5km e 20-25km (H=6,4, p=0,01).

83,3% das avistagens ocorreram em profundidades maiores que 9 metros sendo a

densidade média de botos encontrados na classe de profundidade 9-12 metros

significativamente maior do que a classe que incluía profundidades entre 3 e 6 metros

(H=12,89, p=0,01) (figura 3.2.1.2). Apesar da maioria dos grupos (77,8%) avistados

estarem entre 0 e 2° de declividade, a maior densidade foi encontrada na classe de

declive menos disponível, a qual inclui valores maiores que 5°, porém esta diferença

não foi significativa (H=8,12, p=0,15) (figura 3.2.1.3).

0.00000

0.00040

0.00080

0.00120

0.00160

0.00200

0-5km 5-10km 10-15km 15-20km 20-25km

Classes de Distância da Boca da Barra

Nú

me

ro d

e B

oto

s p

or

km

_

Figura 3.2.1.1 Densidades médias e erros padrões de botos em cada classe de distância da boca da barra (km).

38

3.2.2 Área Costeira Adjacente ao Estuário da Lagoa dos Patos

Na área costeira adjacente ao estuário da Lagoa dos Patos foram observados 48

grupos de botos, sendo 29 na área sul e 19 na área norte. Os números médios de

indivíduos por grupo em cada sub-área foram similares, 5,9 (EP=0,98) na área sul e 5,8

0

0.002

0.004

0.006

0.008

0.01

0 - 1° 1°- 2° 2°- 3° 3°- 4° 4°- 5° > 5°

Classes de Declive

Nú

me

ro d

e B

oto

s p

or

km

_

Figura 3.2.1.3 Densidades médias e erros padrões de botos em cada classe de declive (graus).

0.00000

0.00030

0.00060

0.00090

0.00120

0-3 m 3-6m 6-9m 9-12m <12m


Nú

me

ro d

e B

oto

s p

or

km

_

Figura 3.2.1.2 Densidades médias e erros padrões de botos em cada classe de profundidade (metros).

39

(EP=0,97) na área norte. A profundidade monitorada compreendeu o intervalo entre 0 e

12,14 metros e a declividade variou entre 0 e 6,9°. Foi possível verificar a existência de

uma correlação entre a profundidade e distância da costa ( rs=0,89, p<0,05), a distância

da costa e a declividade (rs=-0,62, p=<0,05) e declive e profundidade (rs=-0,56,

p<0,05). Esta correlação nos mostra que a medida que a aumenta a distância da costa, a

profundidade aumenta e a declividade diminui (figura 3.2.2.1). A profundidade, a

declividade e a distância média da costa onde os grupos de botos foram encontrados

foram de 5,8 metros (EP=0,53), 0,66° (EP=0,11) e 1,26 km (EP=0,15), respectivamente.

Entretanto, estes valores estão provavelmente superestimados já que 37,5% das

avistagens foram realizadas próximas à entrada do estuário, que é delimitada pelos

molhes da Barra, os quais avançam cerca de 3 km em direção ao mar. Sendo assim,

quando os botos entram ou saem do estuário, eles necessariamente nadam sobre águas

mais profundas, distantes da costa. Ao excluirmos os dois transectos mais próximos dos

molhes da barra, a profundidade média onde os grupos foram encontrados foi de 3,9

metros (EP=0,37, n=30) e a distância média da costa 0,72 km (EP=0,12).

Para as análises a seguir, somente a distância da costa foi considerada, pois

apresentou a correlação mais significativa com cada uma das outras duas variáveis.

40

Figura 3.2.2.1 Gráficos de dispersão que demonstram: a profundidade aumentando em uma função polinomial com a distância da costa (A); a declividade diminuindo à medida que aumenta a distância da costa (B) e a profundidade (C).

R2 = 0.8524

-14.0

-12.0

-10.0

-8.0

-6.0

-4.0

-2.0

0.0

0.0 1.0 2.0 3.0 4.0 5.0 6.0

Distância da Costa (km)

Pro

fun

did

ad

e (

me

tro

s)

A

R2 = 0.5526

-13.0

-11.0

-9.0

-7.0

-5.0

-3.0

-1.0

0.0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9

Declividade (graus)

Pro

fun

did

ad

e (

me

tro

s)

B

R2 = 0.6015

0.0

0.1

0.2

0.3

0.4

0.5

0.6

0.7

0.8

0.9

0 1 2 3 4 5 6

Distância da Costa (km)

De

cli

vid

ad

e (

gra

us

)

C

41

A área costeira também foi monitorada homogeneamente de acordo com a

disponibilidade das variáveis analisadas. A maior densidade de botos foi encontrada no

primeiro quilômetro de distância da costa (figuras 3.2.2.2 e 3.2.2.3), porém somente

existiu diferença significativa quando não consideramos as primeiras transecções das

áreas norte e sul (H=10,74; p<0,05). Embora essa mesma tendência ocorra quando as

duas transecções foram consideradas, não houve diferença significativa entre as

primeiras três classes de distância da costa (0-1km, 1km-2km, 2km-3km), e sim apenas

entre a primeira classe e as três mais distantes (H-15,07; p<0,05). Houve uma tendência

em diminuir o número de botos ao aumentar a distância da boca da barra (figura

3.2.2.4).

Figura 3.2.2.2 Densidades médias e erros padrões de botos em cada classe de distância da linha de costa (km) sem levar em consideração os grupos avistados nos primeiros transectos.

0.0000

0.0002

0.0004

0.0006

0.0008

0.0010

0-1km 1-2km 2-3km 3-4km 4-5km >5km


Nú

me

ro d

e B

oto

s p

or

km

_

42

3.3 Padrões de Distribuição Espacial e Temporal das Redes de Pesca

Não houve diferenças significativas entre o número de redes encontradas na área

de estudo entre os períodos amostrados, quando as áreas costeiras adjacentes (norte e

sul) e estuário são comparadas e quando os diferentes períodos foram comparados para

0

0.0001

0.0002

0.0003

0.0004

0-5km 5-10km 10-15km 15-20km

Classes de Distância da Barra

Nú

me

ro d

e B

oto

s p

or

km

_

Figura 3.2.2.4 Densidades médias e erros padrões de botos em cada classe de distância da barra (km).

0

0.0002

0.0004

0.0006

0.0008

0.001

0-1km 1-2km 2-3km 3-4km 4-5km >5km

Classes de Distância de Costa

Nú

me

ro d

e B

oto

s p

or

km

_

Figura 3.2.2.3 Densidades médias e erros padrões de botos em cada classe de distância da linha de costa (km) incluindo todos os transectos.

43

o estuário (tabela 3.3.1 e figura 3.3.1). A atividade pesqueira ocorreu na área norte

apenas no período quente e com uma menor intensidade em relação às outras duas

subáreas (estuário e sul) (H=9,4, p=0,01). Na área sul o esforço pesqueiro foi maior no

período quente do que no frio (U=2,1, p=0,035) (figura 3.3.1).

Média (km!) Erro Padrão Período Frio 0,00028 0,00010 Período Quente 0,00078 0,00054 Área Costeira 0,0001967 0,00006 Estuário* 0,0004989 0,00024 Norte * 0,00009184 0,00006

Sul* 0,0003 0,00010

Tabela 3.3.1 Densidades médias (Média) de redes observadas em cada período e subáreas. Área Costeira – subáreas norte e sul. * - indica diferença significativa na atividade pesqueira entre subáreas.

0

100000

200000

300000

400000

500000

600000

700000

Estuario/ Quente Estuario/Frio Norte/Quente Norte/Frio Sul/Quente Sul/Frio

Áreas / Períodos

Esfo

rço

(km

_)

0

0.0002

0.0004

0.0006

0.0008

0.001

0.0012

0.0014

Den

sid

ad

e d

e R

ed

es

Esforço (km_) Densidade de Redes

Figura 3.3.1. Densidades médias e erros padrões de redes observadas em cada subárea e período amostrado.

44

3.3.1 Estuário da Lagoa dos Patos

Apesar da maior densidade de redes ocorrer entre 10 e 20 km de distância da

boca da barra, não houve diferença significativa entre todas as classes desta variável e

as classes de profundidade (figuras 3.3.1.1 e 3.3.1.2).

0.00000

0.00050

0.00100

0.00150

0.00200

0.00250

0-5km 5-10km 10-15km 15-20km 20-25km


Nú

me

ro d

e R

ed

es

po

r k

m_

Figura 3.3.1.1 Densidades médias e erros padrões de redes em cada classe de distância da boca da barra (km).

0

0.0002

0.0004

0.0006

0.0008

0.001

0.0012

0-3 m 3-6m 6-9m 9-12m <12m

Classes de Profundidades (metros)

Nú

mero

de R

ed

es p

or

km

_

Figura 3.3.1.2 Densidades médias e erros padrões de redes em cada classe de profundidade (metros).

>

45


Não houveram diferenças significativas na densidade de redes entre as diferentes

classes de distância da costa e da barra. Todavia, a maior densidade ocorreu

principalmente nos primeiros três quilômetros de distância da linha de costa, tanto

quando não consideramos os primeiros transectos adjacentes aos molhes da barra como

quando os incluímos na análise (figuras 3.3.2.1 e 3.3.2.2), e nos primeiros cinco

quilômetros de distância da boca da barra (figura 3.3.2.3).

0.0000

0.0001

0.0002

0.0003

0.0004

0.0005

0-1km 1-2km 2-3km 3-4km 4-5km >5km


Nú

me

ro d

e R

ed

es

po

r k

m_

Figura 3.3.2.2 Densidades médias e erros padrões de redes em cada classe de distância da linha de costa (km) incluindo todas as transecções.

Figura 3.3.2.1 Densidades médias e erros padrões de redes em cada classe de distância da linha de costa (km) sem levar em consideração os grupos avistados nos primeiros transectos.

0.0000

0.0001

0.0002

0.0003

0.0004

0.0005

0-1km 1-2km 2-3km 3-4km 4-5km >5km


Nú

me

ro d

e R

ed

es

po

r k

m_

46

3.4. Efeitos das variáveis ambientais, espaciais e temporais na densidade dos Botos

Para os modelos lineares generalizados desenvolvidos para cada variável explicativa

separadamente, a distribuição binomial negativa apresentou valores de AIC muito

menores que os modelos com distribuição de Poisson, demonstrando assim, um melhor

ajuste aos dados (Tabelas 3.4.1.1; 3.4.2.1; 3.4.3.1).

3.4.1 Modelo Geral

Das quatorze variáveis analisadas individualmente para este modelo, a distância

da barra, declividade e diferença de salinidade foram significativas em relação à

densidade de botos. A distância da barra foi a variável que apresentou o menor valor de

AIC e foi a primeira a ser selecionada para compor os modelos combinados (tabelas

3.4.1.1, 3.4.2.1, 3.4.3.1). Um total de 78 modelos foram gerados. O modelo selecionado

(com menor AIC) apresentou as seguintes variáveis: distância da barra, declividade,

Figura 3.3.2.3 Densidades médias e erros padrões de redes em cada classe de distância da boca da barra (km).

0

0.00025

0.0005

0.00075

0.001

0-5km 5-10km 10-15km 15-20km


Nú

me

ro d

e R

ed

es

po

r k

m_

47

profundidade, salinidade de fundo, temperaturas de superfície e de fundo e direção do

vento.

De acordo com esse modelo (tabela 3.4.1.2), a probabilidade de encontrar

maiores densidades de botos ocorreu em áreas próximas à boca da barra, com declives

mais acentuados e com maiores salinidade de fundo. A densidade de botos aumenta em

dias de vento sudeste e diminui em ventos norte e oeste. A densidade diminui com o

aumento da temperatura de superfície e aumenta com o aumento da temperatura de

fundo. A profundidade, embora selecionada, não foi interpretada pois sua

disponibilidade no estuário e área costeira não é semelhante (figuras 3.1.2 A e D).

Tabela 3.4.1.1 Modelos simples e combinados com cada variável separadamente e valores de AIC (Critério de Informação Akaike) utilizando dois tipos de distribuição (Poisson e Binomial Negativa – bin. neg.) BO- número de botos avistados. Log(AGRI)- fator de padronização (offset) do número de botos por área (km!) percorrida. Função de ligação = log.

NOME MODELO GERAL AIC

(Poisson) AIC

(Bin. neg.)

MG BO ~ offset(log(AGRI)) 4832.9 1353

MG1 BO ~ offset(log(AGRI)) + Área 4806.8 1355

MG2 BO ~ offset(log(AGRI)) + Profundidade 4833.2 1354.6

MG3 BO ~ offset(log(AGRI)) + Distância da Barra 4464.8 1327.4

MG4 BO ~ offset(log(AGRI)) + Estação 4835 1358.6

MG5 BO ~ offset(log(AGRI)) + Período 4829.5 1354.3

MG6 BO ~ offset(log(AGRI)) + Temperatura de Superfície 4820.3 1353.4

MG7 BO ~ offset(log(AGRI)) + Temperatura de Fundo 4818.2 1353.4

MG8 BO ~ offset(log(AGRI)) + Salinidade de Superfície 4810.1 1352.7

MG9 BO ~ offset(log(AGRI)) + Salinidade de Fundo 4826.2 1354.8

MG10 BO ~ offset(log(AGRI)) + "Salinidades de Superfície e de Fundo 4712.6 1349.6

MG11 BO ~ offset(log(AGRI)) + Transparência 4799.5 1354.4

MG12 BO ~ offset(log(AGRI)) + Direção do Vento 4734.4 1356.7

MG13 BO ~ offset(log(AGRI)) + Declividade 4556.6 1331

MG13 BO ~ offset(log(AGRI)) + "Temperaturas de Superfície e de Fundo 4834.9 1354.8

48

3.4.2 Área estuarina

Apenas as variáveis profundidade, distância da barra, salinidade de fundo,

diferença entre salinidade de superfície e de fundo e declividade foram significativas

quando inseridas separadamente no modelo. A primeira variável selecionada (com

menor valor de AIC) para o modelo simples foi a distância da barra (Tabela 3.4.2.1).

Após avaliar o valor de AIC de 126 modelos, as variáveis distância da barra,

profundidade, direção da correnteza de fundo, declividade, transparência, temperatura

de fundo e estação foram as que, em conjunto, melhor explicaram as maiores densidade

dos botos no estuário (Tabela 3.4.2.2). Quando outras variáveis foram inseridas e/ou

retiradas deste modelo, o valor de AIC começou a aumentar.

Tabela 3.4.1.2 Resultados do modelo escolhido (GLM com distribuição binomial negativa e função de ligação log) relacionando as variáveis escolhidas com densidade dos botos. **significativo em p<0.01 *significativo em p<0.05

Variável Estimativa da Variável

EP z p

Intercepto -7.320e+00 1.204e+00 -6.078 1.22e-09** Distância da Barra -1.926e-04 3.763e-05 -5.118 3.09e-07 ** Declividade 3.129e+00 2.687e-01 11.646 < 2e-16 ** Profundidade -2.604e-01 5.905e-02 -4.409 1.04e-05** Salinidade de Fundo 1.225e-01 3.544e-02 3.456 0.000549** Temperatura de Superfície -4.521e-01 1.909e-01 -2.368 0.017899* Temperatura de Fundo 3.540e-01 1.913e-01 1.851 0.064208 Vento Norte -2.064e+00 1.022e+00 -2.020 0.043358 * Vento Nordeste -4.119e-01 5.818e-01 -0.708 0.479016 Vento Noroeste -7.825e-01 6.203e-01 -1.261 0.207142 Vento Oeste -2.039e+00 6.763e-01 -3.015 0.002566 ** Vento Sul -5.630e+01 3.236e+06 -1.74e-05 0.999986 Vento Sudeste 4.382e-02 7.963e-01 0.055 0.956115 Vento Sudoeste -1.032e+00 7.922e-01 -1.303 0.192506

Desvio Nulo: 354.92 em 13751 graus de liberdade Desvio de Resíduos: 199.94 em 13738 graus de liberdade AIC: 1279.1

49

Analisando as estimativas do modelo selecionado, pudemos verificar a

existência de uma probabilidade de encontrar maiores densidades de boto em áreas mais

próximas à boca da barra, com maiores profundidades, declividades e transparência da

água. Além disso, constataram-se maiores densidades durante o outono (principalmente)

e primavera e em águas de fundo mais quente. A direção da correnteza a 12 metros de

profundidade pareceu influenciar negativamente na densidade dos botos quando a água

sai do estuário.

3.4.2.1 Modelos simples e combinados com cada variável separadamente e valores de AIC (Critério de Informação Akaike). BO- número de botos avistados. Log(AGRI)- fator de padronização (offset) do número de botos por área (km!) percorrida. Função de ligação = log

NOME MODELO ESTUÁRIO AIC

(Poisson) AIC

(Bin. neg.)

ME BO ~ offset(log(AGRI)) 1422.1 409.79 ME1 BO ~ offset(log(AGRI)) + Profundidade 1248.8 1250.6

ME2 BO ~ offset(log(AGRI)) + Distância da Barra 1143.4 393.15

ME3 BO ~ offset(log(AGRI)) + Estação 1400.0 414.09

ME4 BO ~ offset(log(AGRI)) + Período 1424 411.76

ME5 BO ~ offset(log(AGRI)) + Temperatura de Superfície 1418.7 411.75

ME6 BO ~ offset(log(AGRI)) + Temperatura de Fundo 1423.8 411.76

ME7 BO ~ offset(log(AGRI)) + Salinidade de Superfície 1420.2 411.27

ME8 BO ~ offset(log(AGRI)) + Salinidade de Fundo 1368.6 407.95

ME9 BO ~ offset(log(AGRI)) + Transparência 1392.3 410.92

ME10 BO ~ offset(log(AGRI)) + Direção do Vento 1366.3 413.43

ME11 BO ~ offset(log(AGRI)) + "Salinidades de Superfície e de Fundo 1297.0 402.84

ME12 BO ~ offset(log(AGRI)) + Intensidade da Correnteza Superficial (2m) 1384.7 413.1

ME13 BO ~ offset(log(AGRI)) + Direção da Correnteza Superficial (2m) 1421.2 411.68

ME14 BO ~ offset(log(AGRI)) + Intensidade da Correnteza de Fundo (12m) 1423.2 414.91

ME15 BO ~ offset(log(AGRI)) + Direção da Correnteza de Fundo (12m) 1424 411.78

ME16 BO ~ offset(log(AGRI)) + Intensidade * Direção da Correnteza Superficial 1360.5 414.54

ME17 BO ~ offset(log(AGRI)) + Intensidade * Direção da Correnteza de Fundo 1389.3 417.38

ME18 BO ~ offset(log(AGRI)) + Declividade 1291.4 1293.2

ME19 BO ~ offset(log(AGRI)) + "Temperatura de Superfície e de Fundo 1417.0 411.16

50


A primeira variável selecionada para compor o modelo que melhor descreve as

maiores densidades dos botos na área costeira adjacente foi a declividade (tabela

3.4.3.1). Além dessa variável explicativa, as que obtiveram valores de p significativos

nos modelos individuais foram: distância da costa, profundidade, distância da barra e

transparência. Após 129 modelos gerados, o que apresentou menor valor de AIC

(tabela 3.4.3.2) demonstrou que a probabilidade de encontrar maiores densidades de

botos era em áreas próximas a boca da barra e da costa. A estação que apresentou menor

densidade foi o inverno.

Tabela 3.4.2.2 Resultados do modelo escolhido (GLM com distribuição binomial negativa e função de ligação log) relacionando as variáveis escolhidas com a maior densidade dos botos (interpretação). Dir.Cor Fundo - direção da correnteza de fundo. **significativo em p<0.01 *significativo em p<0.05


EP z p

Intercepto -1.651e+01 2.530e+00 -6.527 6.72e-11 ** Distância da Barra -2.035e-04 6.257e-05 -3.251 0.001148 ** Declividade 8.730e-01 2.681e-01 3.256 0.001132 ** Profundidade 2.957e-01 8.465e-02 3.493 0.000477 ** Dir. Cor. Fundo: Vazante -1.393e+00 9.608e-01 -1.449 0.147246 Transparência 2.253e-02 1.178e-02 1.912 0.055826 Tempertura de Fundo 1.750e-01 1.149e-01 1.522 0.127915 Estação: outono 3.350e+00 1.546e+00 2.168 0.030187 * Estação: primavera 2.868e+00 1.402e+00 2.045 0.040862 * Estação: verao 1.827e+00 1.588e+00 1.151 0.249900


51

3.4.3.1 Modelos simples e combinados com cada variável separadamente e valores de AIC (Critério de Informação Akaike). BO- número de botos avistados. Log(AGRI)- fator de padronização (offset) do número de botos por área (km!) percorrida. Função de ligação = log

NOME MODELO ÁREA COSTEIRA

AIC (Poisson)

AIC (Bin. neg.)

MC BO ~ offset(log(AGRI)) 3178.8 846.33

MC1 BO ~ offset(log(AGRI)) + Profundidade 2900.7 832.08

MC2 BO ~ offset(log(AGRI)) + Distância da Barra 3049.4 837.75

MC3 BO ~ offset(log(AGRI)) + Estação 3143.7 850.98

MC4 BO ~ offset(log(AGRI)) + Período 3172.7 847.63

MC5 BO ~ offset(log(AGRI)) + Temperatura de Superfície 3146 846.05

MC6 BO ~ offset(log(AGRI)) + Temperatura de Fundo 3153.8 846.82

MC7 BO ~ offset(log(AGRI)) + Salinidade de Superfície 3167.2 846.72

MC8 BO ~ offset(log(AGRI)) + Salinidade de Fundo 3161.5 845.73

MC9 BO ~ offset(log(AGRI)) + Transparência 3143.6 844.07

MC10 BO ~ offset(log(AGRI)) + Direção do Vento 3106 853.63

MC11 BO ~ offset(log(AGRI)) + "Salinidades de Superfície e de Fundo 3178.9 848.17

MC12 BO ~ offset(log(AGRI)) + Distancia da Costa 2771.4 2773.0

MC13 BO ~ offset(log(AGRI)) + Declividade 3027.1 825.4

MC14 BO ~ offset(log(AGRI)) + "Temperatura de Superfície e de Fundo 3156.6 845.15

MC15 BO ~ offset(log(AGRI)) + Área 3176.5 847.81

Tabela 3.4.3.2 Resultados do modelo escolhido (GLM com distribuição binomial negativa e função de ligação log) relacionando as variáveis escolhidas com a maior densidade dos botos (interpretação). **significativo em p<0.01 *significativo em p<0.05


EP z p

Intercepto -4.048e+00 7.859e-01 -5.150 2.60e-07 ** Distância da Barra -2.432e-04 4.923e-05 -4.940 7.79e-07 ** Distância da Costa -1.385e-03 1.977e-04 -7.006 2.45e-12 ** Estação: outono -8.570e-01 6.901e-01 -1.242 0.214 Estação: primavera -8.318e-01 9.052e-01 -0.919 0.358 Estação: verão -7.029e-01 6.722e-01 -1.046 0.296


52

3.5 Efeitos das variáveis espaciais e temporais no Esforço Pesqueiro

Os mesmos critérios foram utilizados para identificar as variáveis espaciais que,

em conjunto, melhor explicam a densidade das redes. Nestes modelos, a distribuição

binomial negativa foi selecionada por produzir melhores ajustes aos modelos (menores

valores de AIC).

3.5.1 Modelo Geral

Entre as variáveis testadas separadamente, somente a profundidade não foi

significativa (tabela 3.5.1.1). Ao todo, 19 modelos foram rodados para avaliar o seu

ajuste. De acordo com o modelo selecionado (tabela 3.5.1.2), o esforço de pesca foi

maior durante a primavera e verão, ocorrendo próximo à boca da barra. Nestas estações,

a densidade das redes foi maior nas áreas costeiras adjacente ao estuário.

Tabela 3.5.1.1 Modelos simples e combinados com cada variável separadamente e valores de AIC (Critério de Informação Akaike) utilizando dois tipos de distribuição (Poisson e Binomial Negativa – bin. neg.) RED- número de redes avistadas. Log(AGRI)- fator de padronização (offset) do número de botos por área (km!) percorrida. Função de ligação = log.

NOME MODELO GERAL REDES AIC

(Poisson) AIC

(Bin. neg.) MG RED ~ offset(log(AGRI)) 5368.6 2768.1 MG1 RED ~ offset(log(AGRI)) + Área 5189.7 2736.7 MG2 RED ~ offset(log(AGRI)) + Profundidade 5360.3 2769.2 MG3 RED ~ offset(log(AGRI)) + Distância da Barra 5270.2 2754.4 MG4 RED ~ offset(log(AGRI)) + Estação 4869.6 2649.2 MG5 RED ~ offset(log(AGRI)) + Período 5210.2 2740.0

53

Tabela 3.5.1.2 Resultados do modelo escolhido (GLM com distribuição binomial negativa e função de ligação log) relacionando as variáveis escolhidas com a maior densidade das redes (interpretação). **significativo em p<0.01 *significativo em p<0.05


EP z p

Intercepto -6.187e+00 2.961e-01 -20.896 <2e-16 ** Estação: outono -1.761e+00 3.755e-01 -4.691 2.72e-06 ** Estação: primavera 1.781e+00 2.933e-01 6.073 1.26e-09 ** Estação: verão 1.246e+00 2.733e-01 4.559 5.13e-06 ** Área: norte -2.860e+00 2.857e-01 -10.013 < 2e-16 ** Área: sul -1.858e+00 2.288e-01 -8.118 4.75e-16 ** Distância da Barra -1.705e-04 1.861e-05 -9.159 < 2e-16 **

3.5.2 Estuário

Nesta área, com exceção da distância da barra, as variáveis foram significativas

quando inseridas no modelo separadamente. O modelo com melhor ajuste foi

selecionado, após 19 alternativas, com as variáveis estação do ano e profundidade. De

acordo com as estimativas calculadas com o modelo, o maior esforço pesqueiro ocorreu

durante o outono e primavera. Houve também um leve aumento no esforço de pesca em

áreas mais profundas.

Tabela 3.6.2.1 Modelos simples e combinados com cada variável separadamente e valores de AIC (Akaike’s Information Criterion) utilizando dois tipos de distribuição (Poisson e Binomial Negativa – bin. neg.) RED- número de redes avistados. Log(AGRI)- fator de padronização (offset) do número de botos por área (km!) percorrida. Função de ligação = log.


(Poisson) AIC

(Bin. neg.)

ME RED ~ offset(log(AGRI)) 2031.1 2768.1 ME1 RED ~ offset(log(AGRI)) + Profundidade 2010.5 1050.8 ME2 RED ~ offset(log(AGRI)) + Distância da Barra 2023 1055.0

ME3 RED ~ offset(log(AGRI)) + Estação 1844.9 1014.4

ME4 RED ~ offset(log(AGRI)) + Período 1957.7 1044.6


54


Para a área costeira adjacente, todas as variáveis inseridas separadamente foram

significativas (tabela 3.5.3.1). Após 21 modelos testados para a verificação de ajustes

aos dados, as variáveis selecionadas que melhor explicam o esforço pesqueiro nesta área

foram as distâncias da barra e da costa, área e estação do ano (tabela 3.5.3.2). O esforço

pesqueiro aumentou na área sul durante a primavera e verão ocorrendo próximos à

costa.

Tabela 3.5.3.1 Modelos simples e combinados com cada variável separadamente e valores de AIC (Akaike’s Information Criterion) utilizando dois tipos de distribuição (Poisson e Binomial Negativa – bin. neg.) RED- número de redes avistadas. Log(AGRI)- fator de padronização (offset) do número de botos por área (km!) percorrida. Função de ligação = log.


(Poisson) AIC

(Bin. neg.)

MC RED ~ offset(log(AGRI)) 3127.7 2768.1 MC1 RED ~ offset(log(AGRI)) + Área 3056.5 1620.6 MC2 RED ~ offset(log(AGRI)) + Profundidade 3052.3 1615.9

MC3 RED ~ offset(log(AGRI)) + Distância da Barra 2540.0 1512.9

MC4 RED ~ offset(log(AGRI)) + Estação 2834.5 1556.3 MC5 RED ~ offset(log(AGRI)) + Período 2959.2 1587.1 MC6 RED ~ offset(log(AGRI)) + Distância da Costa 2895.4 1566.9

Tabela 3.6.2.2 Resultados do modelo escolhido (GLM com distribuição binomial negativa e função de ligação log) relacionando as variáveis escolhidas com a maior densidade das redes (interpretação). **significativo em p<0.01 *significativo em p<0.05


EP z p

Intercepto -8.21960 0.36635 -22.437 < 2e-16 **

Estação: outono 2.91626 0.67438 -4.324 1.53e-05 **

Estação: primavera 0.83729 0.36387 2.301 0.0214 *

Estação: verão -0.12352 0.38616 -0.320 0.7491

Profundidade 0.08443 0.03473 2.431 0.0151 *

Desvio Nulo: 315.20 em 2655 graus de liberdade Desvio de Resíduos: 256.51 em 2651 graus de liberdade AIC: 1011

55

3.6 Sobreposições entre Botos e o Esforço Pesqueiro

Através da estimativa de Kernel foi possível mapear as áreas mais utilizadas

pelos botos (figuras 3.6.1 e 3.6.2) e atividades pesqueiras (figuras 3.6.3 e 3.6.4) nos

períodos amostrados. A área de uso representativa (90%) para a população de botos

durante os meses quentes foi de 25499,05km! enquanto que a pesca utilizou uma área de

50157,10km!. Durante o período frio, a área representativa utilizada pelos botos foi

similar ao período anterior (25192,18km!), ao contrário da pesca que utilizou menos da

metade (22391,73km!) da área em relação aos meses quentes. As áreas preferenciais de

uso pelos botos (kernel 50%) no período frio ocorreram ao longo da área costeira sul e

na porção final da desembocadura da Lagoa dos Patos, totalizando uma área de 6656,34

km!. No período quente as áreas preferenciais diferiram em relação ao período anterior,

Tabela 3.5.3.2 Resultados do modelo escolhido (GLM com distribuição binomial negativa e função de ligação log) relacionando as variáveis escolhidas com a maior densidade dos redes (interpretação). **signifiativo em p<0.01 *significativo em p<0.05


EP z p

Intercepto -8.033e+00 6.049e-01 - 13.281 < 2e-16 **

Distância da Barra -3.075e-04 3.144e-05 -9.779 < 2e-16 **

Área: sul 6.534e-01 2.470e-01 2.645 0.00818 **

Estação: outono 7.008e-02 6.382e-01 0.110 0.91256

Estação: primavera 2.819e+00 5.966e-01 4.725 2.30e-06 **

Estação: verão 2.912e+00 5.551e-01 5.245 1.56e-07 **

Distância da Costa -7.317e-04 8.793e-05 -8.321 < 2e-16 **


56

como já descrito anteriormente, localizando-se próximas aos molhes da barra,

principalmente na área norte e dentro do estuário (área total 6346,8km!).

Figura 3.6.1 Mapa das densidades de kernel para botos no período quente. Contorno amarelo: áreas preferenciais (50% kernel). Contorno vermelho: áreas representativas (kernel 90%).

57

Figura 3.6.2 Mapa das densidades de kernel para botos no período frio. Contorno amarelo: áreas preferenciais (50% kernel). Contorno vermelho: áreas representativas (kernel 90%).

58

Figura 3.6.3 Mapa das densidades de kernel para redes no período quente. Contorno amarelo: áreas preferenciais (50% kernel). Contorno vermelho: área representativas (kernel 90%).

59

Figura 3.6.4 Mapa das densidades de kernel para redes no período frio. Contorno amarelo: áreas preferenciais (50% kernel). Contorno vermelho: área representativas (kernel 90%).

60

Em ambos os períodos, as áreas preferenciais (50%) de pesca ocorreram principalmente

dentro do estuário, não tão próximos à desembocadura da barra. Durante o período

quente, a área preferencial de pesca foi o dobro do tamanho (11880,3 km!) em relação

ao período frio (5510,74 km!), incluindo a área costeira próxima aos molhes da barra.

As áreas de sobreposição entre os botos e a pesca foram de 12146,16 km! no

período quente (figuras 3.6.5 e 3.6.6) e 8177,81 km! no período frio (figuras 3.6.7 e

3.6.8) e representaram 33,9% e 34,4 % das áreas utilizadas, respectivamente. A área

com maior sobreposição e que inclui áreas preferenciais (kernel 50%) para os dois

períodos se localiza na desembocadura do estuário e na área costeira adjacente bem

próxima aos molhes da barra.

61

Figura 3.6.5 Mapa das áreas representativas (kernel 90%) botos (contorno

vermelho) e redes (contorno preto) (mapa A).

62

Figura 3.6.6 Mapa das áreas de sobreposição entre redes e botos no período

quente.

63

Figura 3.6.7 Mapa das áreas representativas (kernel 90%) dos botos (contorno vermelho) e das redes (contorno preto).

64

Figura 3.6.8 Mapa da área de sobreposição entre redes e botos no período frio.

65

4. DISCUSSÃO

Os resultados deste trabalho descrevem os padrões de uso do habitat e

movimentos desta população de boto no estuário da Lagoa dos Patos e águas costeiras

adjacentes, assim como das possíveis atividades que possam impactá-la. Foi possível

identificar variáveis que influenciam nas densidades dos animais.

É importante ressaltar que os modelos selecionados não são os únicos possíveis

para explicar o padrão espaço-temporal de densidade dos botos e do esforço de pesca.

Porém, são os melhores modelos para o conjunto de dados adquiridos. A obtenção de

novos dados a médio e longo prazo poderão resultar em modelos mais detalhados para

descrever a ecologia desta população (e.g. Burham & Anderson, 2002).

Padrões de Distribuição dos Botos em toda a Área de Estudo

De uma maneira geral, a densidade dos botos foi semelhante em toda a área e

período de estudo. Isto foi detectado tanto nas análises exploratórias, através de testes

estatísticos, como quando o GLM foi utilizado. Através deste último, foi possível

verificar que as variáveis espaciais que explicam melhor a maior densidade dos botos

foram a distância da costa e a declividade. Este padrão é frequentemente encontrado em

populações costeiras dessa espécie (e.g. dos Santos & Lacerda, 1987; Ballance, 1992;

Wilson et al., 1997; Ingram & Rogan, 2002; Robinson et al., 2007). Além das variáveis

espaciais, houve um leve aumento na densidade de botos com o aumento da salinidade

de fundo em dias de vento sudeste. O oposto ocorreu em dias de vento norte, oeste e

leste. A relação entre ventos do quadrante sul e o aumento da salinidade já foi detectado

para a área estuarina (Costa et al., 1988), e parece que esse padrão age de algum modo

na distribuição dos botos, talvez por interferir na distribuição de suas presas. Porém, ao

66

analisar as áreas separadamente pôde-se identificar outras variáveis explicativas

importantes na distribuição dos botos.

A seleção das variáveis que se demonstraram importantes em determinar a

densidade dos botos pode ter sido influenciada pela heterogeneidade entre as regiões

estuarina e costeira quanto a suas características ambientais e espaciais. Segundo Fortin

& Dale (2006), a escolha da escala da área de estudo é importante para que a

identificação dos padrões espaciais escolhidos pelo objeto de estudo não sejam

distorcidos e imprecisos. Assim, ao analisar separadamente a área estuarina da área

costeira, foi possível verificar melhor os padrões espaciais e temporais que determinam

a maior densidade dos botos e do esforço de pesca.

Padrões de Distribuição dos Botos na Área Estuarina

Os botos apresentaram preferência pela boca da barra e por maiores

declividades. Maiores densidades de botos são comumente relacionadas a declividades

mais acentuadas, tanto em águas estuarinas (e.g. Ingram & Rogan, 2002) como costeiras

(e.g. Robinson et al., 2007), talvez por facilitar a captura das presas. Wursig & Wursig

(1979), observaram uma forte associação de botos por áreas com declividades

acentuadas na costa da Patagônia Argentina e notaram que os animais se deslocam

seguindo essas feições topográficas, sugerindo que essas possam auxiliar a orientação

dos animais ou facilitar a captura das pressas.

A maior densidade de botos nas proximidades da boca da barra, principalmente

durante o outono e primavera, pode estar relacionada com a presença da tainha (Mugil

spp.) e corvina (Micropogonia furnieri), respectivamente, que são espécies estuarino-

dependentes (Chao et al., 1985), e presas importantes da espécie (Pinedo, 1982; Mehsen

67

et al., 2005). Tanto a tainha como a corvina utilizam o estuário para seu

desenvolvimento até a maturidade. Sabe-se que entre os meses de abril e maio adultos

de tainha formam grandes cardumes dentro do estuário para iniciarem a migração

reprodutiva nas áreas costeiras (Vieira & Scalabrin, 1991). Do mesmo modo, indivíduos

maturos de corvina iniciam sua migração reprodutiva para o oceano durante a primavera

(Castello, 1986). Portanto, durante o outono e a primavera deve haver uma alta

concentração de presas nesta área, já que os cardumes precisam sair para o oceano

através do único canal de acesso ao estuário. Em outras populações dessa espécie,

observa-se o mesmo padrão aqui descrito, no qual os botos se concentram em canais

pequenos por haver uma maior abundância de presas (Shane, 1990; Wilson et al., 1997;

Ingram & Rogan, 2002). Mattos et al., (2007) observaram o comportamento de

alimentação com maior freqüencia na porção final do estuário, reforçando ainda a

hipótese de que a maior densidade pode estar relacionada com a disponibilidade de

presa. Em outros estuários, áreas de alta concentração de botos também foram

relacionadas com áreas de alimentação (Ballance, 1992; Hastie et al., 2003, 2004).

A seleção por maiores profundidades pode ter sido porque as áreas mais rasas

estão menos disponíveis nos primeiros cinco quilômetros a partir da boca da barra, onde

o canal profundo de acesso ao porto é predominante (figura 2.3.1.1). Porém, em outros

estudos a profundidade em conjunto com o declive são as variáveis que determinam a

distribuição de botos (Hastie et al., 2004; Moreno, 2005).

O aumento na densidade dos botos encontrado com o aumento da temperatura de

fundo e da transparência, e a diminuição na densidade estimada quando a corrente da

água de fundo sai do estuário pode estar relacionado com a disponibilidade das presas

nessa área. Sabe-se que essas variáveis influenciam na disponibilidade de algumas das

68

presas que fazem parte da dieta desta população, como a corvina e a tainha. Em épocas

de muita precipitação, como ocorre durante os meses de El Niño, a salinidade e

transparência permanecem baixas afetando a distribuição e diversidade das espécies

estuarino-dependentes, as quais nesse período permanecem em maiores densidades na

área costeira adjacente (Garcia et al., 2002). Além disso, Vieira et al. (2008) sugerem

que durante períodos em que não há a intrusão de água salina no estuário, os cardumes

de tainha que se agregariam para a migração reprodutiva permanecem mais dispersos.

Como observados em estudos prévios (e.g. Castello & Pinedo, 1977; Moller,

1993; Dalla Rosa, 1998; Mattos et al., 2007; Fruet, 2008), o estuário da Lagoa dos Patos

foi utilizado por essa população de botos ao longo de todo o ano. Esta região apresenta

uma alta produção primária e é caracterizada por densas populações de poucas espécies

de peixes (Vieira, 1991), e portanto proporciona um ambiente com alta abundância de

alimento para os botos. Estuários também proporcionam proteções contra potenciais

predadores e condições oceanográficas adversas, alguns autores sugerem que fêmeas

com filhotes tendem a freqüentar águas mais protegidas durante o desenvolvimento dos

filhote (e.g. Sarasota, Flórida; Wells et al., 1980; Shark Bay, Austrália; Mann et al.,

2000). A combinação destes aspectos pode aumentar as chances de sobrevivência,

especialmente de filhotes.

Padrões de Distribuição dos Botos na Área Costeira Adjacente ao estuário

Embora as diferenças nas densidades dos botos entre as áreas costeiras nos

diferentes períodos tenham sido significativas, o modelo selecionado com melhor ajuste

aos dados não incluiu as variáveis área e período. Isto pode ter ocorrido devido a uma

baixa contribuição dessas variáveis em relação às outras que o modelo selecionou. De

69

qualquer maneira, a variação no uso espacial entre as duas áreas (norte e sul) pode estar

relacionada a um maior esforço pesqueiro e/ou uma maior movimentação de veranistas

e barcos na área sul durante o período quente. O maior esforço pesqueiro neste período

ocorreu na área sul, e é devido principalmente a pesca da corvina durante a primavera e

verão (Reis et al.,1994) e à pesca ilegal de viola (Rhinobatos horkelli) ( S. Estima, com.

pess.) durante o verão. O Balneário Cassino, que recebe aproximadamente 200 mil

veranistas a cada temporada, localizado ao sul da Lagoa dos Patos apresenta uma

grande movimentação de banhistas, lanchas, jetskis e carros na praia durante o verão.

Em alguns trabalhos realizados, foi observado que populações de Tursiops truncatus

podem mudar de habitats preferenciais para evitar áreas de maiores movimentos de

embarcações (Wells, 1993; Lusseau, 2005). Porém Allen & Read (2000), sugerem que

os botos mudam a seleção de habitat indiretamente com a movimentação das

embarcações, em resposta à interferência desta na disponibilidade das presas. Qualquer

uma dessas razões pode responder a menor densidade dos botos na área sul durante o

período quente, porém estudos mais duradouros são necessários para confirmar esse

padrão de distribuição.

Na área costeira adjacente ao estuário houve uma tendência em diminuir a

densidade de botos com o aumento da distância da barra, resultado tanto das análises

exploratórias como do modelo selecionado. Porém, áreas mais distantes são também

utilizadas, como verificado através de indivíduos foto-identificados nessa área e que

pertencem à população que habita águas costeiras no norte do Uruguai (Laporta et al.,

2008). Além disso, movimentos longos são comumentes reportados para populações

costeiras dessa espécie em outras partes do mundo (e.g. Balance, 1990; Wood, 1998;

Simões-Lopes & Fabian, 1999).

70

As maiores densidades de botos foram encontradas mais próximas à costa, em

áreas mais rasas e com maiores declives, sendo as últimas duas correlacionadas com a

primeira. É nessa zona de arrebentação onde se distribuem várias espécies de peixes

juvenis e onde os adultos de algumas espécies se distribuem para desovar (e.g. tainha,

corvina). Além da corvina e tainha, a maria-luiza (Paralonchurus brasiliensis), a

pescadinha-real (Macrodon ancylon), o peixe-espada (Trichiurus lepturus), a castanha

(Umbrina canosai), a pescada-olhuda (Cynoscion guatucupa), a abrótea (Urophicis

brasiliensis) e o papa-terra (Menticirrhus littoralis), frequentemente capturadas na zona

de arrebentação através da pesca com rede de cabo e do arrastão de praia (Klippel et al.,

2005), são espécies importantes na dieta do boto (Mehsen et al., 2005).

Padrões de Distribuição do Esforço Pesqueiro em toda a Área de Estudo

Nas análises exploratórias, o esforço pesqueiro foi semelhante entre as áreas e

períodos. Porém, o modelo selecionado demonstrou que o maior esforço pesqueiro

ocorreu na área externa próximos à boca da barra durante a primavera e o verão. Nesse

período ocorre principalmente a pesca da corvina, que atualmente é a espécie de maior

expressão no desembarque artesanal (Leal & Bemvenuti, 2006).

Padrões de Distribuição do Esforço Pesqueiro na Área Estuarina

No estuário, a pesca é considerada de subsistência desde a década de 80, com

exceção da safra de tainha (outono) e camarão (verão), quando houve um decréscimo

abrupto de várias espécies comerciais (Reis, 1993). O modelo selecionado sugere que as

estações de outono e primavera determinam um maior esforço, coincidindo com a época

das safras da tainha e da corvina, respectivamente (Reis et al., 1993,1994; Klippel et al.,

71

2005), que são as espécies com maior desembarque da pesca artesanal nesses períodos

(Leal & Bemvenuti, 2006). O maior esforço pesqueiro ocorreu durante o outono (safra

da tainha), o período em que a pescaria artesanal deixa de ser considerada de

subsistência (Reis, 1993).

De acordo com informações de desembarques da pesca artesanal, provavelmente

existe uma relação inversa entre a safra do camarão e o esforço pesqueiro com redes de

emalhe no estuário e área costeira adjacente durante o verão (S. Estima com. pess.). As

safras do camarão nos verões de 2006/2007 e 2007/2008 foram moderadas e boas se

comparadas com as safras de 2004/2005 e 2005/2006 (D. Monteiro com. pess.). Talvez

isso explique o menor esforço pesqueiro nesse período.

Padrões de Distribuição do Esforço Pesqueiro na Área Costeira

Além das redes colocadas pelos botes artesanais que já não se restringem à pesca

no interior do estuário, a pesca com rede de cabo também foi contabilizada na área

costeira. Esta pescaria é caracterizada por uma rede presa em uma das extremidades por

um cabo a uma estaca na praia ou às pedras dos molhes, enquanto a outra extremidade é

fixada mar adentro (até 400 metros). O maior esforço pesqueiro ocorreu próximo à boca

da barra e à costa, principalmente na área sul durante a primavera e verão, segundo as

estimativas do modelo selecionado. O período de maior esforço pesqueiro na área

costeira coincide com a safra da corvina. Segundo Castello (1986), embora a desova

desta espécie possa ocorrer no estuário, a área de maior freqüência de desova é na área

costeira. Outras espécies capturadas nesse período são a pescada-olhuda, a pescadinha-

real e o linguado (Leal & Benvenuti, 2006), sendo todas freqüentes na dieta do boto

(Mehsen et al., 2005). Quando a safra do camarão é fraca, a pesca da corvina e a pesca

72

ilegal da viola são intensificadas durante o verão nessa área (D. Monteiro com. pess.). A

sobreposição das presas consumidas pelos botos e visadas pela pesca costeira de emalhe

provavelmente favorece a sobreposição entre a distribuição do boto e da pesca.

Sobreposição entre os Botos e o Esforço Pesqueiro

A maior área de esforço pesqueiro ocorrido durante o período quente foi devido

à extensão da pesca para a área costeira, provavelmente relacionada ao direcionamento

à captura da corvina, que ocorre no fim da primavera e no verão, a pesca ilegal da viola,

no verão, e o início da pesca da tainha no outono. A área de sobreposição entre as redes

e os botos foi maior durante o verão, porém, as proporções dessa área para o período

frio e quente continuaram praticamente iguais. Isso ocorreu porque durante o período

quente a área de pesca duplicou comparada com a área de pesca no período frio.

Fruet (2008) reuniu e padronizou dados de monitoramento de praia realizados,

com o objetivo de registrar e coletar carcaças de mamíferos marinhos encalhados, entre

1976 e 2006 no litoral sul do Rio Grande do Sul e detectou um aumento temporal da

mortalidade de botos, especialmente a partir de 2002. Além disso, o maior número de

carcaças encontradas próximas à desembocadura do estuário e a sazonalidade das suas

ocorrências (maior durante a primavera e verão), que coincide com os meses de maior

esforço pesqueiro, levou Fruet (2008) a relacionar esta mortalidade com um provável

aumento no esforço de pesca nesse período.

Era esperado que a proporção da área de sobreposição aumentasse durante os

meses de maior esforço pesqueiro. No entanto, além da área de sobreposição é preciso

levar em conta a densidade tanto das redes como dos botos. Ao verificar a distribuição

dos maiores valores de densidade (figuras 3.6.1, 3.6.2-Kernel 50%), é possível notar

73

que a maior parte das áreas de maior esforço pesqueiro no período quente se localizou

dentro do estuário, havendo poucas áreas de sobreposição com os botos na área costeira.

De 2006 até o final deste trabalho, apenas um indivíduo foi encontrado encalhado nos

monitoramentos de praia (Fruet, com. pess.). Este fato não deixa a hipótese de que o

intenso esforço pesqueiro na área costeira durante o verão é a causa da mortalidade

sazonal de botos seja descartada. Tanto a distribuição dos botos como o esforço

pesqueiro são dinâmicos, e variam de acordo com a disponibilidade dos recursos.

Fenômenos como o El Niño e La Niña, que influenciam na precipitação e salinidade

desta área, causam mudanças drásticas na distribuição, abundância e recrutamento dos

recursos pesqueiros dessa região (Garcia et al., 2001). Assim, mudanças nas áreas de

distribuição dos botos e do esforço pesqueiro podem resultar em uma maior área de

sobreposição e, do mesmo jeito que houve uma diminuição abrupta da mortalidade dos

botos, o aumento pode voltar a acontecer. É importante que o uso do habitat dessa

pequena população seja monitorado sistematicamente em longo prazo, para que

variações anuais na distribuição dos botos e das atividades pesqueiras possam ser

monitoradas.

Para minimizar possíveis repetições de anos com alta mortalidade, o resultado

deste trabalho poderia ser utilizado na delimitação de áreas de conservação, onde as

atividades pesqueiras fossem reguladas ou proibidas de acordo com as áreas de

sobreposição (figura 4.1). A área sugerida inclui o primeiro quilômetro de distância da

costa, um quilometro ao redor dos molhes e os cinco quilômetros mais próximos a

desembocadura do estuário, que são as áreas onde foram encontradas as maiores

densidades de botos. Por exemplo, um santuário ou área de proteção marinha poderia

ser estabelecido baseado nas áreas utilizadas preferencialmente pelos botos e nos

74

padrões de distribuição da pesca, similar ao santuário proposto para o golfinho-de-

hector (Cephalorhynchus hectori) na Nova Zelândia (e.g. Dawson & Slooten, 1993;

Hastie et al., 2004; Clement, 2005).

Os padrões de uso do habitat desta população de botos descritos neste trabalho

poderão ainda servir de base para avaliar impactos resultantes da implantação de futuras

obras e atividades nesta região. Além disso, estes resultados podem auxiliar tomadores

de decisão na elaboração de planos de conservação dessa população se necessário,

conforme sugerido por Fruet (2008) após detectar uma alta probabilidade de declínio

caso o esforço pesqueiro com redes de emalhe aumentasse nas proximidades do

estuário.

Figura 4.1 Área de exclusão de pesca sugerida com base

nos resultados deste estudo.

75

5. CONCLUSÃO

• No estuário, os botos preferiram locais com maiores declives e menores

distância da boca da barra. A densidade foi maior durante a primavera e

o outono;

• Na área costeira adjacente ao estuário, os botos preferiram áreas mais

próximas à costa e à boca da barra;

• O esforço pesqueiro na área estuarina ocorreu em maior intensidade

durante a primavera e o outono ao longo de toda área amostrada do

estuário;

• Na área costeira adjacente, a pesca é intensificada próxima à boca da

barra e à costa durante a primavera e o verão;

• A área representativa (kernel 90%) da distribuição dos botos foi similar

entre os períodos quente e frio;

• A área do esforço pesqueiro duplicou no período quente;

• Os animais são mais vulneráveis no período quente na zona costeira

próxima à boca da barra.

76

LITERATURA CITADA

ABREU, P.C. & CASTELLO, J.P. 1998. Interações entre os ambientes estuarino e marinho.

in: Seeliger, U., Odebrecht, C., Castello, J.P. (ed) Os ecosistemas costeiro e marinho do

extremo sul do Brasil. Editora Ecoscientia, Rio Grande. 199-204p.

ALLEN, M. C., AND A. J. READ. 2000. Habitat selection of foraging bottlenose dolphins

in relation to boat density near Clearwater, Florida. Mar Mamm Sci 16:815-824.

ACEVEDO-GUTIERREZ, A.; PARKER, N. 2000. Surface behavior of bottlenose dolphin

is related to spatial arrangement of prey. Mar. Mamm. Sci. 16(2):287-298.

ASMUS, M.L. 1998. A planície costeira e a Lagoa dos Patos. in: Seeliger, U., Odebrecht,

C., Castello, J.P. (ed) Os ecosistemas costeiro e marinho do extremo sul do Brasil.

Editora Ecoscientia, Rio Grande. 7-12p.

ATWOOD, T.C. & WEEKS, H.P. JR (2003) Spatial home-range overlap and temporal

interaction in eastern coyotes: the influence of pair types and fragmentation. Canadian

Journal of Zoology, 81, 1589-1597p.

BALANCE, L.T. 1990. Residence patterns, group organization, and surfacing associations

of bottlenose dolphins in Kino Bay, Gulf of California, Mexico. 267-283p. in:

Leatherwood, S. & R. Reeves (ed). Academic Press, New York

77

BALLANCE, L. 1992. Habitat use patterns and ranges of the bottlenose dolphins in the

Gulf of California, Mexico. Mar. Mamm. Sci. 8(3):262-274pp.

BARROS, N.B.; WELLS, R. S. 1998. Prey and feeding patterns of resident bottlenose

dolphins (Tursiops truncatus) in Sarasota Bay, Florida. Journal of Mammalogy,

79,1045-1059PP.

BUCKLAND, S.T., ANDERSON, D.R., BURNHAM, K.P., LAAKE, J.L., BORCHERS,

D.L. & THOMAS, L. 2001. Introduction to distance sampling. Oxford University Press,

Oxford.

BURNHAM, K & D ANDERSON. 2002. Models Selection and Multi-Model Inference. A

practical information-theoretic approach.2 ed.Springer Verlag. Berlin. 496p.

CASTELLO, H.P. & PINEDO, M.C. 1977. Botos na Lagoa dos Patos. Natureza em Revista

2: 46-49p.

CASTELLO, J.P. 1986. Distribuicion, crescimiento y maduracion sexual de la corvina

juvenil Micropogonias furnieri en el estuario de la Lagoa dos Patos, Brasil. Phycis (B.

Aires) 44(106):21-36

CASTELÃO, R.M. & MÖLLER JR., O.O. 2003. Sobre a circulação tridimencional forçada

por ventos na Lagoa dos Patos. Atlântica 25(2):91-106

78

CHAO, L.B., PERFIRA, L.E. & VIEIRA, J.P. 1985. Estuarine fish community of the Patos

Lagoon, Brasil. A baseline study.in:Yañes-Arancibia (ed) Fish community ecology in

estuaries and coastal lagoons: towards the ecosystem integration. UNAM Press,

Mexico.

CLAPHAM, J. P. 2002. Humpback Whale. in Perrin, W.F., Wursig, B. And Thewissen,

J.G.M. (Eds). Encyclopedia of Marine Mammals. Academic Press, San Diego, CA .

589-592pp.

CLEMENT, D.M. 2005. Distribution of hector´s dolphin (Cephalorhynchus hectori) in

relation to oceanografic features. Dissertation of Doctor of Philosophy. University of

Otago, Dunedin, New Zealand. 269p.

COSTA, C., SEELIGER, U., KINAS, P. 1988. The effect of wind velocity and direction on

the salinity regime in the lower Patos Lagoon estuary. Ciencia e Cultura 40:909-912.

DALLA ROSA, L. 1999. Estimativa do tamanho da população de botos, Tursiops

truncatus, do estuário da Lagoa dos Patos, RS, a partir da foto-identificação de

indivíduos com marcas naturais e da aplicação de modelos de marcação-recaptura.

Dissertação de Mestrado.

DAWSON, S.M. & SLOOTEN, E. 1993. Conservation of hector´s dolphins: The case and

process which led to stablishment of the Banks Peninsula Marine Mammal Sanctuary.

Aquatic Conservation: Marine and Freshwater Ecossystems 3:207-221

79

DEFANT, A. 1961. Physical oceanography. Pergamon Press, New York.

DONIOL-VALCROZE, T.; BERTEAUX, D.; LAROUCHE, P.;SEARS, R. 2007.

Influence of thermal fronts on habitat selection by four rorqual whale species in the Gulf

of Saint Lawrence. Mar. Ecol. Prog Ser. 335:207-216pp.

DEFRAN, R.H.; WELLER, D.W.; KELLY, D.L.; ESPINOSA, M.A. 1999. Range

caracteristcs of pacific coast bottlenose dolphins (Tursiops truncatus) in the southern

California Bight. Mar. Mamm. Sci. 15 (2): 381-393.

dos SANTOS, M.E. & LACERDA, M. 1987. Preliminary observations of the bottlenose

dolphins (Tursiops truncatus) in the Sado estuary (Portugal). Aquatic Mammals

13(2):65-80.

FIELDER, P.C.; REILLY, S.B. 1994. Interannual variability of dolphin habitats in the

eastern tropical Pacific: effects on abundance estimated from tuna vessels sightings,

1975-1990. Fish. Bull. 92:451-463.

FORCADA, J. 2002. Distribution. Pages 327-333 in Perrin, W.F., Wursig, B. And

Thewissen, J.G.M. (Eds). Encyclopedia of Marine Mammals. Academic Press, San

Diego, CA

FORD, J. K. B.; ELLIS, G. M.; BARRET-LENNARD, L.G.; MORTON, A.B.; PALM, R.

S.; BALCOMB III, K.C. 1998. Dietary specialization in two sympatric population of

80

killer whales (Orcinus orca) in coastal Britsh Columbia and adjacent waters. Can. J.

Zool. 76, 1456-1471.

FORD, J. K. B. 2002. Killer Whale in Perrin, W.F., Wursig, B. And Thewissen, J.G.M.

(Eds). Encyclopedia of Marine Mammals. Academic Press, San Diego, CA . 669-676pp.

FORTIN, M.J. & DALE, M. 2006. Spatial Analysis. A guide for ecologists. University

Press, Cambridge, United Kingdom.

FRUET, P. F., SILVA, K. G., SECCHI E. R., MENEZES, R. B., DI TULLIO, J. C.,

MONTEIRO, D. S., MEHSEN, M. & ESTIMA S. C. 2005. Temporal trend in the

bycatch of botllenose dolphins, Tursiops truncatus, from a small resident population in

southern Brazil. Paper SC/57/SM8 presented to IWC meeting. Ulsan, South Korea,

May/June, 2005.

FRUET, P. F. 2008. Abundancia, mortalidade em atividades pesqueiras e viabilidade da

população de botos (Tursiops truncatus) do estuário da Lagoa dos Patos, RS, Brasil.

Universidade Federal de Rio Grande, Rio Grande (Dissertação de Mestrado).

GARCIA, C.A.E. 1998. Oceanografia física. . in: Seeliger, U., Odebrecht, C., Castello, J.P.

(ed) Os ecosistemas costeiro e marinho do extremo sul do Brasil. Editora Ecoscientia,

Rio Grande. 104-106p.

81

GARCIA, A.M., VIEIRA, J.P., WINEMILLER, K.O. 2003. Effects of 1997-1998 El Niño

on the dynamics of the shallow-water fish assemblages of Patos Lagoon Estuary

(Brasil). Estuarine Coastal and Shelf Sci. 57: 489-500.

HAIMOVICI, M., CASTELLO, J.P. & VOOREN, C.M. 1998. Pescarias in: Seeliger, U.,

Odebrecht, C., Castello, J.P. (ed) Os ecosistemas costeiro e marinho do extremo sul do

Brasil. Editora Ecoscientia, Rio Grande. 205-218p.

HAIMOVICI, M., VASCONCELLOS, M., KALIKOSKI, D.C., ABDALAH, P.,

CASTELLO, J.P. & HELLEBRANDT, D. 2006. Diagnóstico da pesca no litoral do

estado do Rio Grande do Sul. Pages 157-180 in Isaac V.J., Martins, A.S., Haimovici,

M., Andriguetto Filho, J.M. (Eds). A Pesca Marinha e Estuarina do Brasil no início do

século XXI: Recursos, tecnologias, aspectos socioeconômicos e institucionais. Editora

Universitária. Pará, Brasil.

HASTIE, G. D.; BARTON, T. R.; GRELLIER, K.; HAMMOND, P.S.; SWIFT, R.J.;

THOMPSON, P.M.; WILSON, B. 2003. Distribution of small cetaceans within a

candidate special area of conservation; implications for management. J. Cetacean Res.

Manage 5(3):261-266pp.

HASTIE, G.D., WILSON, B., WILSON, L.J., PARSONS, K.M. & THOMPSON, P.M.

2004. Functional mechanisms underlying cetacean distribution patterns: hotspots for

bottlenose dolphins are linked to foraging. Marine Biology. 144:397-403

82

HEITHAUS,M.R.; DILL, M. 2002. Food availability and tiger shark predation risk

influence bottlenose dolphin habitat use. Ecology 83:480-491

HEITHAUS,M.R.; DILL, L.M. 2006.Does tigershark predation risk influence foraging

habitat use by bottlenose dolphins at multiple spatial scales? Oikos 114: 257-264.

HOFFMAN, L.S. 2004. Um estudo de longa duração de um grupo costeiro de golfinhos

Tursiops truncatus (Montagu, 1821) (Cetácea, Delphinidae) no sul do Brasil: aspectos

de sua biologia e bioacústica. Tese de Doutorado, Instituto de Biociências, Universidade

Federal do Rio Grande do Sul, Brasil. 273p.

HOOKER, S.K.; WHITEHEAD, H.; GOWANS, S. 1999. Marine Protected Area Design

and the spatial and temporal distribution of cetaceans in a submarine canyon. Cons.

Biol. 13 (3):592-602.

INGRAM, S.N. & ROGAN, E. 2002. Identifying critical áreas and habitat preferences of

bottlenose dolphins Tursiops truncatus. Marine Ecology Progress Series 224: 247-255

JOHNSON, D. 1980. The comparison of usage and availability measurements for

evaluating resource preference. Ecology 61:65-71.

JOHNSTON, D. W.; CHAPLA, M. E.; WILLIAMS, L. E.; MATTILA, D. K. 2007.

Identification of humpback whale Megaptera novaeangliae wintering habitat in the

83

Northwestern Hawaiian Islands using spatial habitat modeling. Endangered Species

Research 3: 249-257pp.

KARCZMARSKI, L.; COCKCROFT V.G.; McLACHLAN, A. 2000. Habitat use and

preferences of indo-pacific humpback dolphins Sousa chinenis in Algoa Bay, South

Africa. Mar. Mamm. Sci. 16 (1):65-79pp.

KLIPPEL, S., PERES, M.B., VOOREEN, C.M. & LAMÓNACA, A.F. 2005. A pesca

artesanal na costa da plataforma sul. Pages 179-197 in Vooreen, C.M. & Klippel, S.

(Eds). Ações para a conservação de tubarões e raias no sul do Brasil. Instituto Igaré,

Porto Alegre, RS.

KJERVFE, B. 1986. Comparative oceanography of coastal lagoons. in: D.A. Wolfe (ed)

Estuarine variability. Academic Press, New York. 63-81p.

LAPORTA, P., FRUET, P., DI TULLIO, J., SECCHI, E. 2008. Movimientos de tonnas

Tursiops truncatus entr la costa oceanica Uruguaya y sur de Brasil. Pg 156. In: Actas da

XIII Reunión de Trabajo de Especialistas en Mamiferos Acuaticos de America del Sur/

7° Congresso Solamac. 13 a 17 de outubro, Montevideo, Uruguay.

LEAL L.,C.,N., BEMVENUTI, M.A. 2006. Levantamento e caracterização dos peixes mais

frequentes no mercado público do Rio Grande. Cadernos de Ecologia, 1(1):45-61.

84

MANLY, B.F.J., McDONALD, L.L., THOMAS, D.L., McDONALD, T.L., ERICKSON,

W.P. 2002. Resource selection by animals. Statistical design and analysis for field

studies. Kluwer Academic Publishers, Netherlands.

McCOY, J. & JOHNSON, K. 2001. Mapping density. In:Using ArcGis Spatial Analyst:

GIS by ESRI. US ESRI, Inc.:133:138

McCULLAGH P. & J.A. NELDER. 1989. Generalized Linear Models 2ed. Chapman &

Hall. New York. 511p.

MEHSEN, M., SECCHI, E. R., FRUET, P. AND DI TULLIO, J. 2005. Feeding habits of

bottlenose dolphins, Tursiops truncatus, in southern Brazil. Artigo SC/58/SM8

apresentado durante a reunião da CBI. Ulsan, South Korea.

MENDES, S.; TURRELL, W.; LÜTKEBOHLE, T. AND P. THOMPSON. 2002. Influence

of the tidal cycle and a tidal intrusion front on the spatio-temporal distribution of coastal

bottlenose dolphins. Marine Ecology Progress Series 239:221-229pp.

MÖLLER, L. M. 1993. Observações sobre o comportamento e a ecologia do boto Tursiops

truncatus no estuário da Lagoa dos Patos, RS, Brasil. Universidade do Rio Grande, Rio

Grande (Monografia de graduação).

MÖLLER JR., O.O.; LORENZETTI, J.A., STECH, J.L., MATA, M.M. 1996. Patos

Lagoon summertime circulation and dynamics. Cont. Shelf Res. 16(3): 335-351p.

85

MÖLLER, L. M., SIMÕES-LOPES P.C., SECCHI, E.R., ZERBINI, A.N. 1994. Uso de

foto-identificação no estudo do deslocamento de botos, Tursiops truncatus, (Cetacea,

Delphinidae) na costa sul do Brasil. Páginas 5-8 in Actas da 6a Reunião de Especialistas

em Mamíferos Aquáticos da América do Sul, Florianópolis, Brasil.

MÖLLER JR., CASTAING, P., SALOMON, JC. & LAZURE, P. 2001.The influence of

local and non-local forcing effects on he subtidal circulation of Patos Lagoon. Estuaries

24(2): 297-311.

MOORE, S.E.; WAITE, J.M.; FRIDAY, N.A.; HONALEHTO, T. 2002. Cetacean

distribution and relative abundance on the central-eastern and south-eastern Bering Sea

shelf with reference to oceanographic domains. Progress in Oceanography 55:249-

161pp.

NIENCHESKI, L.F. & BAUMGARTEN, M.G.1998. Química Ambiental. in: Seeliger, U.,

Odebrecht, C., Castello, J.P. (ed) Os ecosistemas costeiro e marinho do extremo sul do

Brasil. Editora Ecoscientia, Rio Grande. 18-21p.

PARRA, G.J. 2006. Resource partitioning in sympatric delphinids: space use and habitat

preferences of australian snubfin and indo-pacific humpback dolphins. Journal of

Animal Ecology 75:862-874

86

PARRA, G.J., CORKERON, P.J. & MARSH, H. 2006. Population sizes, site fidelity and

residence patterns of australian snubfin and ind-pacific humpback dolphins:

implications for conservation. Biological Conservation 129: 167-180

R DEVELOPMENT CORE TEAM. 2007. R: a language and environment for statistical

computing. R Foundation for Statistical Computing. Viena. http://www.R-project.org

REDFERN, J.V., FERGUSON, M.C., BECKER, E.A., HYRENBACH K.D., GOOD, C.,

BARLOW, J., KASCHNER, K., BAUMGARTNER, M.F., FORNEY, K.A.,

BALANCE, L.T., FAUCHALD, P., HALPIN, P., HAMAZAKI, T., PERSHING, A.J.,

QIAN, S.S., READ, A., REILLY, S.B., TORRES, L., WERNER, F. 2006. Techniques

for cetacean-habitat modeling. Mar Ecol. Prog. Ser. 310:271-295p.

REIS, E. 1993. Classificação das atividades pesqueiras na costa do Rio Grande do Sul e

qualidades estatísticas de desmbarque. Atlântica 15:107-114.

REIS, E.G., VIEIRA, P.C., DUARTE, V.S. 1994. Pesca artesanal de teleósteos no estuário

da Lagoa dos Patos e costa do Rio Grande do Sul. Atlântica. 16:69-86.

ROBINSON, K.P.; BAUMGARTNER, N.; EISFELD, S.M.; CLARK, N.M.; CULLOCH,

R.M.; HASKIN, N.; ZAPPONI,L.; WHALEY, A.R.; WEARE, J.S. & TETLEY, M.J.

2007. The summer distribution and occurrence of cetaceans in the coastal waters of

Moray Firth, in northeast Scotland (UK). Lutra 50(11):13-26p.

87

SICILIANO, S., Di benedito, a. p. & ramos, r. M. A. 2002. A toninha, Pontoporia

blainvillei, nos estados do Rio de Janeiro e Espirito Santo, costa sudeste do Brasil:

caracterização dos habitats e fatores de isolamento das populações. Bol. Mus. Nac.,

Zool. 476:1-15.

SAULITIS, E.; MATKIN, C.; BARRET-LENNARD, L.G.; HEISE, K.; ELLIS, G. M.

2000. Foraging strategies of sympatric killer whale (Orcinus orca) population in rince

William Sound, Alaska. Mar. Mamm. Sci. 16, 94-109.

SCOTT, M.D.; WELLS, R.S.; IRVINE, A.B. 1990. A long term study of bottlenose

dolphins on the west coast of Florida. In: Leatherwood, S; Reeves, R.R. (ed) The

bottlenose dolphin. Academic, San Diego, 235-244pp.

SILBER, G.K.; NEWCOMER, M. W.; SILBER, P.C.; PÉREZ-CORTÉS, H.; ELLIS, G. M.

1994. Cetaceans of the northern Gulf of California: Distribution, occurence and relative

abundance. Mar.Mamm. Sci. 10, 283-289.

SIMÕES-LOPES, P. C. (1995) Ecologia comportamental do delfim, Tursiops truncatus

(Montagu, 1821), durante as interações com a pesca artesanal de tainhas (Mugil spp) no

Sul do Brasil. Tese de Doutorado. Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do

Sul, Porto Alegre, Brasil.

88

STEVICK, P.T., McCONNEL, HAMMOND, P.S. 2002. Patterns of movement. In Marine

Mammal Biology: An Evolutionary Approach. A.R. Hoelzel (Ed). Oxford: Blackwell

Science Ltd., 185-216pp.

TAGLIANI, P.R.A, LANDAZURI, H., REIS, E.G., TAGLIANI, C.R., ASMUS, M.L.,

SÁNCHEZ-ARCILLA, A. 2003. Integrated coastal zone management in the Patos

Lagoon estuary: perspectives in contexto f developing country. Ocean & Coastal

Management 46:807-822.

TORRES, L. G.; READ, A. J.; HALPIN P. 2008. Fine-scale habitat modeling of o top

marine predator: do prey data improve predictive capacity? Ecological Applications

18(7):1702-1717pp.

VIEIRA, J.P.; GARCIA, A.M., GRIMM, A.M. 2008. Evidences o fel Niño effects on the

mullet fishery of the Patos Lagoon estuary. Brasilian Archives of Biology and

Technology. 51 (2): 433-440.

WATSON, D.F. 1992. Contouring: a guide to the analysis and display of spatial data.

Elsevier, Oxford, 321p.

WELLS, R.S.; RHINEHART, H.L.; CUNNINGHAM, P.; WHALEY, J.; BARAN, M.;

KOBERNA, C.; COSTA, P.D. 1999. Long distance offshore movements of bottlenose

dolphins. Mar. Mamm. Sci. 15:1098-1114pp.

89

WELLS, R. S. & SCOTT, MICHAEL D. 2002. Bottlenose Dolphins. Pages 122-127 in

Perrin, W.F., Wursig, B. And Thewissen, J.G.M. (Eds). Encyclopedia of Marine

Mammals. Academic Press, San Diego, CA

WELLS, R.S & SCOTT, M.D. 1999. Bottlenose dolphin – Tursiops truncates (Montagu,

1821). 137-182p. in: Ridgway, S.H. & S.R. Harrison (Eds.). Handbook of Marine

Mammals 6: The second book of dolphins and porpoises.

WHITEHEAD, H.; WEILGART, L. 2000. The sperm whale: Social females and roving

males. In: Mann, J; Connor, R.C.; Tyack, P.; Whitehead, H. (Eds). Cetacean Societies.

University of Chicago Press, Chicago. 154-172pp.

WILSON, B., THOMPSON, P.M. & HAMMOND, P.S. 1997. Habitat use by bottlenose

dolphins: seasonal distribution and stratified movement patterns in Moray Firth,

Scotland. Jounal of Applied Ecology 34: 1365-1374

WOOD, C. J. 1998. Movement of bottlenose dolphins around the south-west coast of

Britain. J. Zool. Lond. 246:155-163p.

USO DO HABITAT DO BOTO, Tursiops truncatus , NO … · Ao Lauro Caliari, Rafa Guedes e Elaine, pela...

Documents

Transcript of USO DO HABITAT DO BOTO, Tursiops truncatus , NO … · Ao Lauro Caliari, Rafa Guedes e Elaine, pela...