Prioridades espaciais para a conservação de mamíferos do Cerrado em um mundo em mudança

Made available in DSpace on 2014-07-29T16:21:19Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Faleiro Frederico Dissertacao.pdf: 1687158 bytes, checksum: e1a8a44e89beea38d1a839934c890e56 (MD5) Previous issue date: 2012-03-28 === The human actions has triggered many threats to biodiversity like land-use and climate...

Full description

Bibliographic Details
Main Author: FALEIRO, Frederico Augusto Martins Valtuille
Other Authors: LOYOLA, Rafael Dias
Format: Others
Language:Portuguese
Published: Universidade Federal de Goiás 2014
Subjects:
Online Access:http://repositorio.bc.ufg.br/tede/handle/tde/2572
Description
Summary:Made available in DSpace on 2014-07-29T16:21:19Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Faleiro Frederico Dissertacao.pdf: 1687158 bytes, checksum: e1a8a44e89beea38d1a839934c890e56 (MD5) Previous issue date: 2012-03-28 === The human actions has triggered many threats to biodiversity like land-use and climate changes, overexploitation, pollution, and introduction of invasive species, which can affect organisms both at local and global scale. The science of spatial conservation prioritization emerged as a quantitative approach to support the spatial decisions in face of these threats, while minimizing the socioeconomic and political conflicts. Here we developed spatial solutions to the conservation of non-flying mammals from Brazilian Cerrado considering the socioeconomic costs and the opportunities of environmental governance (first objective). Further, we generated solutions to face the land-use and climate change taking into account the dispersal abilities of species and uncertainties in the species distribution modeling (SDM) process (second objective). We considered the current network of reserves of the Cerrado in both objectives. We built SDMs for 154 species combining model projections weighted by their statistical fit to produce consensus maps of species distribution grouped in three distinct types of models (envelope, statistical and machine-learning models), for both current future scenarios of climate (used only in the last aim). For the first goal, we used the current predicted distribution to run spatial prioritization analyses indicating the best sites for the conservation investment considering human population density, land cost, anthropogenic land use, level of environmental governance, and the distribution of species in trade-off analyses. For the second goal, we used both current and future predicted distribution to run optimization procedures and propose priority sites for conservation, while minimizing species climate-forced dispersal distance , the mean uncertainty associated to the SDM process, and taking into account the future changes in the landscape (by our land use model). SDMs indicated that species-rich sites converge to regions with high population density, high land cost, high anthropogenic land use, and with diverse levels of environmental governance. There was a significant change in spatial priorities when socioeconomic and political dimensions were included in analyses: top priority sites moved towards the north. This spatial change reduced by 68% the potential conservation conflicts with human population, by 72% the likely conflicts arising from land cost and by 68% anthropogenic land use. It also increased by 51% the beneficial effect of environmental governance. Including land-use changes and the modeling uncertainty in the conservation planning process changed significantly the spatial distribution of priority sites in the region. While the inclusion of land-use models altered the spatial location of priority sites at the regional scale, the effects of climate change tended to take place at the local scale. Note that, our solutions already include possible dispersal corridors linking current and future priority sites for mammal conservation, as well as a formal risk analysis based on planning uncertainties. Our results allowed dealing with both complex nature of conflicts among socioeconomic and political dimensions, and the dynamic problem imposed mainly by land-use and climate change. Thus, our analyses figure as a methodological prospect supporting the decision-make process and the consequent translation of conservation planning outcomes into conservations actions === As ações humanas têm desencadeado diversas ameaças a biodiversidade como as mudanças de uso do solo e do clima, sobre-exploração, poluição e introdução de espécies invasoras, que afetas os organismos da escala local até a global. A ciência da conservação espacial para conservação emergiu como uma abordagem quantitativa que tem o objetivo de auxiliar escolhas espaciais que lidem com essas ameaças enquanto minimizam conflitos socioeconômicos e políticos. Aqui nós desenvolvemos soluções espaciais para conservação de mamíferos não voadores do Cerrado considerando os custos socioeconômicos e as oportunidades vindas da governança ambiental (primeiro objetivo). Além disso, nós geramos soluções espaciais que lidem com as mudanças do uso do solo e climáticas levando em consideração as capacidades de dispersão das espécies e as incertezas associadas ao processo de modelagem de distribuição de espécies (MDE) (segundo objetivo). Em ambos objetivos nós consideramos a atual rede de reservas do Cerrado. Nós modelamos a distribuição de 154 espécies combinando as projeções dos modelos e pesado pelo ajuste estatístico para produzir os mapas consenso de distribuição das espécies, agrupados em três distintos tipos de modelos (modelos de envelope, estatísticos e de inteligência artificial), para a atualidade e projetados para o futuro (usado apenas no último objetivo). Para o primeiro objetivo, nós usamos as predições da atual distribuição das espécies para realizar as análises de priorização espacial, indicando os melhores locais para investimento considerando a densidade humana, custo da terra, uso do solo antropogênico, nível de governança ambiental e a distribuição das espécies na perspectiva da análise de demandas conflitantes. Para o segundo objetivo, nós usamos a distribuição atual e futura das espécies para realizar o procedimento de otimização e propor locais para conservação que minimizem os efeitos da dispersão induzida pelas mudanças climáticas, incertezas associadas ao processo MDE e considerando as futuras mudanças na paisagem (através do nosso modelo de uso do solo). A MDE indicou que locais ricos em espécies convergem para locais com alta densidade populacional, alto custo de terra, alta proporção de uso do solo voltado para atividades humanas e diversos níveis de governança ambiental. Houve significativas mudanças nas prioridades espaciais quando as dimensões socioeconômicas e políticas foram incluídas nas análises, fazendo que os locais prioritários mudassem para o norte. Essa mudança espacial reduziu em 68% de potenciais conflitos com população humana, em 72% de conflitos de custo da terra, em 68% de conflitos com o uso do solo antropogênico e 51% de aumento dos possíveis benefícios da governança ambiental. Quando incluímos as mudanças de uso de solo e a incerteza da modelagem no processo de planejamento, os locais prioritários mudaram significativamente na região. Enquanto a inclusão das mudanças no uso do solo alterou a localização espacial dos locais prioritários em escala regional, os efeitos da mudança climática tenderam a ocorrem em escala local. Note que nossas soluções já incluíram possíveis corredores de dispersão para ligação entre as atuais áreas prioritárias com aquelas importantes no futuro, tão bem quanto a análise de risco baseado nas incertezas do planejamento. Nossos resultados permitiram lidar tanto com a complexa natureza dos conflitos entre dimensões socioeconômicas e políticas quanto com problema dinâmico imposto principalmente pelas mudanças do uso do solo e climáticas. Assim, nossas análises auxiliam metodologicamente a dar suporte no processo de tomada de decisão e a consequente tradução dos resultados de planejamentos de conservação em ações de conservação