| Summary: | Orientador: Prof. Dr. Danilo da Cruz Centeno === Dissertação (mestrado) - Universidade Federal do ABC, Programa de Pós-Graduação em Evolução e Diversidade, 2016. === O conhecimento sobre padrões de distribuição das espécies é crucial para estratégias de
manejo e conservação. "Leis" biogeográficas como a Relação Espécies-Área (REA) e o
Gradiente Latitudinal de Riqueza (GLR) são ferramentas fundamentais para a compreensão
dos fatores determinantes da biodiversidade nos níveis local, regional e global. Listas de
espécies de aves são disponíveis para diversas unidades geopolíticas, desde a escala de países até estados e cidades. Tal cenário de informação abundante é similar em poucos grupos taxonômicos (e.g. mamíferos e plantas vasculares), restringindo uma avaliação ampla da estrutura temporal e espacial das comunidades bióticas. A massa crescente de registros
georreferenciados (i.e. uma observação particular de um espécime pertencente a uma espécie
e associada a um par de coordenadas geográficas) poderia aumentar a acurácia de estudos
envolvendo padrões descritos acima, mas estes registros também são limitados a poucos
táxons e áreas amostradas. Este trabalho empregou listas de espécies de aves (do sítio
Avibase) como unidades amostrais (UAs) em níveis geopolíticos distintos (países, estados e
cidades) para descrever a REA e o GLR em escala global. As UAs do primeiro nível (países)
de LIS (banco de dados baseado em listas de espécies) cobriram quase toda extensão de terras emersas, englobando cerca de 98% das 10.405 espécies de aves conhecidas. No terceiro nível de LIS (cidades), com apenas um milésimo do território emerso, aproximadamente metade das espécies foi amostrada. LIS também foi comparado a bancos de dados oriundos de registros georreferenciados dos sítios eBird e GBIF usando (i) as mesmas fronteiras
geopolíticas como delimitadores das UAs (banco de dados GEO) e (ii) UAs com tamanho e
forma circular fixos (banco de dados FIX). Valores elevados de riqueza para um dado nível
geopolítico foram detectados em LIS, estando associados a variâncias reduzidas para o
indicador biológico neste banco de dados. Por meio da análise de regressão linear, os três
bancos de dados apresentaram curvas significantes para REA. A inclinação destas curvas não
diferiu entre os níveis em LIS e GEO nem entre os níveis correspondentes destes dois bancos
de dados (exceto para o nível 1). O GLR foi evidenciado em LIS (todos os níveis) e GEO
(níveis 1 e 3), mas não em FIX. O efeito latitudinal contribuiu com uma fração reduzida da
variância explicada da riqueza, quando comparado ao efeito da área, utilizando-se apenas
esses dois fatores explanatórios numa análise de regressão múltipla. Essa contribuição relativa foi menor nos primeiros níveis de LIS e GEO. Todos os níveis dos bancos de dados possuem um componente robusto da proximidade geográfica entre UAs na similaridade entre faunas: ele reflete quase que indistintamente a estrutura da comunidade para todo o planeta. Os resultados indicam que listas de espécies disponíveis são ferramentas poderosas para a avaliação de padrões na distribuição da biodiversidade, independentemente da escala
amostral. Lacunas regionais e locais nos levantamentos podem ser identificadas e
preenchidas, para estender tais explanações a outros táxons além das aves. Registros massivos de locação precisa de espécies poderiam possibilitar descrições mais acuradas destes e de outros padrões biogeográficos, inclusive em escalas inferiores. === Knowledge on patterns of species distribution is crucial for management and conservation
strategies. Biogeographic "Laws" as the Species-Area (SAR) and the Latitudinal Gradient
Richness (LGR) are fundamental tools for understanding factors that determine the
biodiversity at local, regional or even global level. Checklists of bird species are available for
a large amount of geopolitical units, ranging in scale from countries to states and cities.This
scenario of abundant information achieve similar status only in a few taxonomic groups (e.g.
mammals and vascular plants), restricting a broad assessment of temporal and spatial structure
of biotic assemblages. A growing body of georreferenced records of species (i.e. a particular
observation of a specimen pertaining to a given species and associated to a pair of geographic
coordinates) should improve the accuracy of studies involving the patterns described above,
but it is also limited to a few taxa and sampled units (SUs). In this work, we used checklists
(from Avibase) as sampling units (SUs) for different geopolitical levels to describe SAR and
LGR at global scale. The first level (countries) of LIS (database from species checklists)
encompasses almost the entire area of emersed land, covering about 98% of the 10,405 known
bird species. The third level (cities), with only a thousandth of the emersed territory, almost
half of all species was sampled. This database (LIS) was also compared to that generated from
georeferenced records eBird and GBIF (database GEO) using (i) the same geopolitical
frontiers as delimiters of UAs and (ii) SUs with size and circular shape fixed (database FIX).
Higher richness values for a given geopolitical level were detected in LIS, associated with
reduced variances in such biological indicator for this database. By using linear regression
analysis, all three databases presented significant SAR curves. Slopes of such relationships
did not differ among levels in LIS and GEO or between corresponding levels of these two
databases (except for level 1). LGR was presented by LIS (all levels) and GEO (levels 1 and
3), but not by FIX. The latitudinal effect contributed a small fraction of explained variance of
richness compared to the area effect when only these explanatory factors were used in the
multiple regression analysis. This relative contribution was lower in the first LIS and GEO
levels. All levels of databases presented a strong component of geographical proximity
between SUs in the similarity between faunas: they reflect almost indistinctly the speciesbased community structure for the entire planet. The results indicate that species checklists are powerful tools available for evaluating patterns of biodiversity distribution despite sample scales. Regional and local gaps in inventories should be identified and filled to reinforce such extension to taxa other than birds. Massive records based on precise location of species could enable more accurate descriptions of these and other biogeographic patterns, even at smaller scales.
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