Uso do habitat do boto, Tursiops truncatus, no

Transcrição

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
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
Orientador: Eduardo Resende Secchi
RIO GRANDE
Janeiro de 2009
i
ii
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
profundidade.
38
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
distância da linha de costa sem levar em consideração os grupos avistados nos
primeiros transectos.
41
distância da linha de costa incluindo todos os transectos.
42
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
profundidade.
44
distância da linha de costa sem levar em consideração os grupos avistados nos
primeiros transectos.
45
distância da linha de costa incluindo todas as transecções.
45
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. focado-porto, Phoca vitulina; golfinho-de-Dall, Phocoenoides dalli; leão-marinho-daCalifórnia, 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).
B
A
C
D
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).
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
Figura 2.4.1.3 Grids que fizeram parte das análises do GLM por
estarem dentro da área de procura (buffer).
Tabela 2.4.1.1 Intervalos dos valores nas diferentes classes de cada variável.
Variáveis
1
2
3
4
5
Profundidade (metros)
0a3
3a6
6a9
9 a 12
> 12
Declividade (graus)
0 a 1° 1° a 2° 2° a 3° 3° a 4 ° 4° a 5°
Distância da Costa (km)
0a1
1a2
2a3
3a4
4a5
Distância da Boca da Barra (km) 0 a 5
5 a 10 10 a 15 15 a 20
-
6
5° a 6°
>5
-
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.
Temperatura (°C)
25
20
15
10
5
0
Maio
Jun
Jul
Ago
Set
Out
Nov
Dez
Jan
Fev
Mar
Abr
Meses
Figura 2.4.2.1 Valores médios mensais (pontos) e erros padrões (barras) de temperatura
superficial durante o período de estudo.
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
Área
MG, MC
Direção do vento
MG, ME, MC
Direção da correnteza
ME
Intensidade da correnteza
ME
Estação do Ano
MG, ME, MC
Período
MG, ME, MC
Categorias
Estuário, Norte e Sul
Norte, Sul, Leste, Oeste, Nordeste, Sudeste,
Noroeste, Sudoeste
Enchendo (água entra no estuário), Vazando
(água sai do estuário)
Fraca: até 15m/s, Moderada: 15-40m/s, Forte:
40-60m/s, Muito Forte: > 60m/s
primavera (21set- 20dez), verão (21dez- 20mar),
outono (21mar-20jun) e inverno (21jun-20set)
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 &
0.5
& Ab, p Ab, p #
! , onde Ab,p é a area de sobreposição entre a
'
Weeks (2003): APS = $$
Ap !"
% Ab
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
40%
30%
20%
10%
0%
0-3m
3-6m
6-9m
9-12m
<12m
15-20km
20-25km
Classes de Profundidade
Estuário
Área Completa
Esforço de Amostragem
30%
25%
20%
15%
10%
5%
0%
0-5km
5-10km
10-15km
Classes de Distancia da Boca da Barra
Estuário
100%
Área Completa
80%
60%
40%
20%
0%
0-1°
1°-2°
2°-3°
3°-4°
4°-5°
5°-6°
Classes de Declive
Estuário
Á rea Completa
Esforço de A mostragem
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.
34
40%
30%
20%
10%
0%
0-3m
3-6m
6-9m
9-12m
> 12m
Classes de Profundidade
Área Costeira
Área Costeira Amostrada
30%
Esforço
25%
20%
15%
10%
5%
0%
0-5km
5-10km
10-15km
15-20km
Classes de Distância da Barra
Área Costeira
Área Completa
100%
80%
60%
40%
20%
0%
0 - 1°
1°- 2°
2°- 3°
3°- 4°
4°- 5°
Classes de Declive
Área Costeira
Área Completa Esforço de Amostragem
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
20%
16%
12%
8%
4%
0%
0-1km
1-2km
2-3km
3-4km
4-5km
>5km
Classes de Distância da Costa
ÁreaTotal
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).
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).
36
Tabela 3.2.1 Densidades médias (Média) dos botos observados em cada período e
subáreas. Área Costeira – subáreas norte e sul.
Média (km!)
0.00024
0.00022
0.00020
0.00027
0.00019
0.00021
Período Frio
Período Quente
Área Costeira
Estuário
Norte
Sul
Erro Padrão
0.00006
0.00006
0.00005
0.00008
0.00008
0.00006
600000
0.0006
0.0005
500000
0.0004
0.0003
300000
0.0002
200000
Densidade dos Botos
Esforço (km_)
400000
0.0001
100000
0.0000
0
-0.0001
Estuário/ Quente
Estuário/Frio
Norte/Quente
Norte/Frio
Sul/Quente
Sul/Frio
Áreas / Períodos
Esforço (km_)
Densidade de Botos
Figura 3.2.1. Densidades médias e erros padrões de botos observadas e o
esforço em cada subárea e período amostrado.
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
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 05km 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).
Número de Botos por km_
0.00200
0.00160
0.00120
0.00080
0.00040
0.00000
0-5km
5-10km
10-15km
15-20km
20-25km
Classes de Distância da Boca da Barra
Figura 3.2.1.1 Densidades médias e erros padrões de botos em cada
classe de distância da boca da barra (km).
38
0.00120
0.00090
0.00060
0.00030
0.00000
0-3 m
3-6m
6-9m
9-12m
<12m
Cla sse s de Profundida de
classe de profundidade (metros).
0.01
0.008
0.006
0.004
0.002
0
0 - 1°
1°- 2°
2°- 3°
3°- 4°
4°- 5°
> 5°
Cla sse s de De clive
classe de declive (graus).
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
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
0.0
-2.0
R2 = 0.8524
-4.0
-6.0
-8.0
-10.0
-12.0
-14.0
A
0.0
1.0
2.0
3.0
4.0
5.0
6.0
-1.0
R2 = 0.5526
-3.0
-5.0
-7.0
-9.0
-11.0
-13.0
B
0.0
0.1
0.2
0.3
0.4
0.5
0.6
0.7
0.8
0.9
Declividade (graus)
0.9
Declividade (graus)
0.8
R2 = 0.6015
0.7
0.6
0.5
0.4
0.3
0.2
0.1
0.0
C
0
1
2
3
4
5
6
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).
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).
0.0010
0.0008
0.0006
0.0004
0.0002
0.0000
0-1km
1-2km
2-3km
3-4km
4-5km
>5km
distância da linha de costa (km) sem levar em consideração os grupos
avistados nos primeiros transectos.
42
0.001
0.0008
0.0006
0.0004
0.0002
0
0-1km
1-2km
2-3km
3-4km
4-5km
>5km
Classes de Distância de Costa
distância da linha de costa (km) incluindo todos os transectos.
0.0004
0.0003
0.0002
0.0001
0
0-5km
5-10km
10-15km
15-20km
Classes de Distância da Barra
distância da barra (km).
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
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).
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.
Média (km!)
Erro Padrão
0,00028
0,00078
0,0001967
0,0004989
0,00009184
0,0003
0,00010
0,00054
0,00006
0,00024
0,00006
0,00010
700000
0.0014
600000
0.0012
500000
0.001
400000
0.0008
300000
0.0006
200000
0.0004
100000
0.0002
0
0
Estuario/ Quente
Estuario/Frio
Norte/Quente
Norte/Frio
Sul/Quente
Sul/Frio
Áre a s / Pe ríodos
Esforço (km_)
Densidade de Redes
Figura 3.3.1. Densidades médias e erros padrões de redes observadas em
cada subárea e período amostrado.
Densidade de Redes
Esforço (km_)
Período Frio
Período Quente
Área Costeira
Estuário*
Norte *
Sul*
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).
Número de Redes por km_
0.00250
0.00200
0.00150
0.00100
0.00050
0.00000
0-5km
5-10km
10-15km
15-20km
20-25km
Figura 3.3.1.1 Densidades médias e erros padrões de redes em cada classe
de distância da boca da barra (km).
0.0012
0.001
0.0008
0.0006
0.0004
0.0002
0
0-3 m
3-6m
6-9m
9-12m
<12m
>
Cla sse s de Profundida de s (m e tros)
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).
0.0005
0.0004
0.0003
0.0002
0.0001
0.0000
0-1km
1-2km
2-3km
3-4km
4-5km
>5km
distância da linha de costa (km) sem levar em consideração os grupos
avistados nos primeiros transectos.
0.0005
0.0004
0.0003
0.0002
0.0001
0.0000
0-1km
1-2km
2-3km
3-4km
4-5km
>5km
distância da linha de costa (km) incluindo todas as transecções.
46
0.001
0.00075
0.0005
0.00025
0
0-5km
5-10km
10-15km
15-20km
Figura 3.3.2.3 Densidades médias e erros padrões de redes em cada classe
de distância da boca da barra (km).
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,
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.
AIC
AIC
NOME MODELO GERAL
(Poisson) (Bin. neg.)
MG
MG1
MG2
BO ~ offset(log(AGRI))
BO ~ offset(log(AGRI)) + Área
BO ~ offset(log(AGRI)) + Profundidade
4832.9
4806.8
4833.2
1353
1355
1354.6
MG3
BO ~ offset(log(AGRI)) + Distância da Barra
4464.8
1327.4
MG4
MG5
MG6
MG7
MG8
MG9
MG10
MG11
MG12
MG13
BO ~ offset(log(AGRI)) + Estação
BO ~ offset(log(AGRI)) + Período
BO ~ offset(log(AGRI)) + Temperatura de Superfície
BO ~ offset(log(AGRI)) + Temperatura de Fundo
BO ~ offset(log(AGRI)) + Salinidade de Superfície
BO ~ offset(log(AGRI)) + Salinidade de Fundo
BO ~ offset(log(AGRI)) + "Salinidades de Superfície e de Fundo
BO ~ offset(log(AGRI)) + Transparência
BO ~ offset(log(AGRI)) + Direção do Vento
BO ~ offset(log(AGRI)) + Declividade
BO ~ offset(log(AGRI)) + "Temperaturas de Superfície e de
Fundo
4835
4829.5
4820.3
4818.2
4810.1
4826.2
4712.6
4799.5
4734.4
4556.6
1358.6
1354.3
1353.4
1353.4
1352.7
1354.8
1349.6
1354.4
1356.7
1331
4834.9
1354.8
MG13
48
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
EP
z
p
da Variável
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
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.
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
AIC
AIC
NOME MODELO ESTUÁRIO
ME
ME1
ME2
ME3
ME4
ME5
ME6
ME7
ME8
ME9
ME10
ME11
ME12
ME13
ME14
ME15
ME16
BO ~ offset(log(AGRI)) + "Salinidades de Superfície e de
Fundo
BO ~ offset(log(AGRI)) + Intensidade da Correnteza Superficial
(2m)
BO ~ offset(log(AGRI)) + Direção da Correnteza Superficial
(2m)
BO ~ offset(log(AGRI)) + Intensidade da Correnteza de Fundo
(12m)
BO ~ offset(log(AGRI)) + Direção da Correnteza de Fundo
(12m)
BO ~ offset(log(AGRI)) + Intensidade * Direção da Correnteza
Superficial
BO ~ offset(log(AGRI)) + Intensidade * Direção da Correnteza
de Fundo
ME17
ME18 BO ~ offset(log(AGRI)) + Declividade
BO ~ offset(log(AGRI)) + "Temperatura de Superfície e de
ME19 Fundo
1422.1
1248.8
1143.4
1400.0
1424
1418.7
1423.8
1420.2
1368.6
1392.3
1366.3
409.79
1250.6
393.15
414.09
411.76
411.75
411.76
411.27
407.95
410.92
413.43
1297.0
402.84
1384.7
413.1
1421.2
411.68
1423.2
414.91
1424
411.78
1360.5
414.54
1389.3
1291.4
417.38
1293.2
1417.0
411.16
50
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
Variável
Estimativa da
EP
z
p
Variável
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
AIC: 361.76
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.
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
AIC
AIC
NOME MODELO ÁREA COSTEIRA
MC
MC1
MC2
MC3
MC4
MC5
MC6
MC7
MC8
MC9
MC10
BO ~ offset(log(AGRI)) + "Salinidades de Superfície e de
Fundo
MC11
MC12 BO ~ offset(log(AGRI)) + Distancia da Costa
MC13 BO ~ offset(log(AGRI)) + Declividade
BO ~ offset(log(AGRI)) + "Temperatura de Superfície e de
Fundo
MC14
MC15 BO ~ offset(log(AGRI)) + Área
3178.8
2900.7
3049.4
3143.7
3172.7
3146
3153.8
3167.2
3161.5
3143.6
3106
846.33
832.08
837.75
850.98
847.63
846.05
846.82
846.72
845.73
844.07
853.63
3178.9
2771.4
848.17
2773.0
3027.1
825.4
3156.6
3176.5
845.15
847.81
densidade dos botos (interpretação). **significativo em p<0.01 *significativo em
p<0.05
Variável
Estimativa
EP
z
p
da Variável
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
-8.318e-01
9.052e-01
-0.919
0.358
Estação: verão
-7.029e-01
6.722e-01
-1.046
0.296
AIC: 782.5
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.
AIC
AIC
NOME MODELO GERAL REDES
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
densidade das redes (interpretação). **significativo em p<0.01 *significativo em
p<0.05
Variável
Estimativa
EP
z
p
da Variável
Intercepto
-6.187e+00
2.961e-01
-20.896
<2e-16 **
Estação: outono
-1.761e+00
3.755e-01
-4.691
2.72e-06 **
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 **
AIC: 2529.6
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.
valores de AIC (Akaike’s Information Criterion) utilizando dois tipos de distribuição
(Poisson e Binomial Negativa – bin. neg.) RED- número de redes avistados.
AIC
AIC
(Poisson)
(Bin. neg.)
ME
2031.1
2768.1
ME1
2010.5
1050.8
ME2
2023
1055.0
ME3
RED ~ offset(log(AGRI)) + Estação
1844.9
1014.4
ME4
1957.7
1044.6
54
densidade das redes (interpretação). **significativo em p<0.01 *significativo em
p<0.05
Variável
Estimativa
EP
z
p
da Variável
Intercepto
-8.21960
0.36635
-22.437
< 2e-16 **
Estação: outono
Estação: verão
Profundidade
2.91626
0.83729
-0.12352
0.08443
0.67438
0.36387
0.38616
0.03473
-4.324
2.301
-0.320
2.431
1.53e-05 **
0.0214 *
0.7491
0.0151 *
AIC: 1011
3.5.3
Área Costeira Adjacente ao Estuário da Lagoa dos Patos
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.
valores de AIC (Akaike’s Information Criterion) utilizando dois tipos de distribuição
(Poisson e Binomial Negativa – bin. neg.) RED- número de redes avistadas.
AIC
AIC
MC
3127.7
2768.1
MC1
RED ~ offset(log(AGRI)) + Área
3056.5
1620.6
MC2
3052.3
1615.9
MC3
2540.0
1512.9
MC4
RED ~ offset(log(AGRI)) + Estação
2834.5
1556.3
MC5
2959.2
1587.1
MC6
RED ~ offset(log(AGRI)) + Distância da Costa
2895.4
1566.9
55
densidade dos redes (interpretação). **signifiativo em p<0.01 *significativo em
p<0.05
Variável
Estimativa
EP
z
p
da Variável
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
2.819e+00
5.966e-01
4.725
2.30e-06 **
Estação: verão
2.912e+00
5.551e-01
5.245
1.56e-07 **
8.793e-05
-8.321
< 2e-16 **
Distância da Costa
-7.317e-04
AIC: 1328.7
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,
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 estuarinodependentes (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 pescadinhareal 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-dehector (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
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