Please use this identifier to cite or link to this item: http://hdl.handle.net/10773/25777
Title: Drivers of vertebrates'richness and diversity in Baixo Vouga Lagunar region
Other Titles: Determinantes da riqueza específica e diversidade de vertebrados na região do Baixo Vouga Lagunar
Author: Sales, Manuela Cordeiro
Advisor: Rosalino, Luís Miguel do Carmo
Keywords: Baixo Vouga Lagunar
Hotspots
Diversity measures
Ecological modelling
Mosaic landscape
Vertebrates
Wetlands
Defense Date: 2018
Abstract: The identification of the factors driving species richness and diversity variations in a landscape has key role in ecology and in biodiversity conservation plans. In this study, we focused our attention on different vertebrates’ taxa present in the Baixo Vouga Lagunar (BVL) and aimed to identify biodiversity hotspots in this Portuguese region. To achieve that goal, we reviewed ecological studies that targeted terrestrial vertebrates inhabiting the BVL and used their datasets as a basis for our study. Then, we collected ecologically relevant environmental variables, established three ecological hypotheses encompassing those variables (H1: Landscape composition; H2: Anthropic disturbance; H3: Water presence), and tested them to assess which drivers can restrain or promote the BVL vertebrates’ biodiversity patterns (species richness and diversity).The test of those hypotheses was implemented using an ecological modeling approach (Generalized Linear Mixed Models - GLMM) and later, based on the identified drivers, we forecasted species richness and diversity values to the study area. We expected to be able to identify vertebrates’ richness and diversity hotspots in the BVL, which would be a crucial tool to efficiently manage this area and assure the maintenance of its biodiversity values. Unfortunately, we faced data limitations, which affected model building robustness, resulting in low accuracy, and consequently in limited feasibility of the models’ predictive capacity. Therefore, in our forecasted map we could not define specific areas as hotspots, which is unrealistic. In the future, a well-defined sample design and more intense sample effort is needed in order to encompass a broader range of sampling points and promote a more robust model.
A identificação dos fatores que determinam as variações de riqueza e diversidade de espécies na paisagem tem um papel fundamental em ecologia e nos planos de conservação da biodiversidade. Neste estudo, focamos a nossa atenção em diferentes taxas de vertebrados terrestres presentes no Baixo Vouga Lagunar (BVL) e definimos como objetivo a identificação de hotspots de biodiversidade nesta região portuguesa. Para atingir o objetivo, revimos os estudos ecológicos centrados nos taxa modelo deste trabalho e que abrangiam a área do BVL e usamos os seus dados como base para o nosso estudo. De seguida, recolhemos variáveis ambientais com importância ecológica e estabelecemos três hipóteses (H1: Composição da paisagem; H2: Perturbação antrópica; H3: Presença de água), contendo essas variáveis de forma a testar quais os fatores que restringem ou promovem os padrões de riqueza e diversidade dos vertebrados no BVL. Assim, recorrendo a uma abordagem de modelação ecológica e depois, baseando-nos nesses fatores estimamos os valores de riqueza e diversidade de espécies para toda a área de estudo. Era expectável conseguirmos identificar os hotspots de riqueza e diversidade de vertebrados terrestres no BVL, que seriam uma ferramenta crucial para gerir eficazmente esta área e assegurar a manutenção dos seus valores de biodiversidade. No entanto, deparamo-nos com uma limitação de dados, que se revelou um problema na construção dos modelos, resultando numa baixa precisão e consequentemente numa limitada capacidade de predição do modelo. Portanto, a nossa projeção da métrica para o BVL não permitiu identificar hotspots. No futuro, é necessária uma amostragem melhor delineada e um esforço de amostragem mais intenso para abranger um leque mais vasto de pontos de amostragem e promover assim a recolha de um maior volume de dados que permitam a construção de modelos mais robustos.
URI: http://hdl.handle.net/10773/25777
Appears in Collections:UA - Dissertações de mestrado
DBio - Dissertações de mestrado

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