
Modelagem espacial bayesiana para riqueza de elasmobrânquios do extremo sul do Brasil
Author(s) -
Rayd Ivanoff,
María Grazia Pennino,
Marie-Christine Rufener,
Carolus Maria Vooren,
Paul Gerhard Kinas
Publication year - 2019
Publication title -
revista cepsul
Language(s) - Portuguese
Resource type - Journals
ISSN - 2177-9392
DOI - 10.37002/revistacepsul.vol8.790e2019002
Subject(s) - geography , akaike information criterion , forestry , mathematics , humanities , statistics , philosophy
Compreender a distribuição espacial de espécies vulneráveis a exploração pesqueira pode subsidiar ações de manejo e conservação. O objetivo deste estudo foi mapear possíveis habitats essenciais para riqueza de elasmobrânquios no sul do Brasil. Os dados são oriundos de cruzeiro científico realizado em fevereiro de 2005 entre o arroio Chuí (33°45'S) e o Cabo de Santa Marta Grande (28°36'S). As informações disponíveis são posições georeferenciadas de 64 estações oceanográficas, a quantificação das capturas de elasmobrânquios e teleósteos com pesca de arrasto de fundo e o registro dos parâmetros ambientais de profundidade, temperatura e salinidade. Os dados foram ajustados a um Modelo Linear Generalizado (GLM) Bayesiano via INLA (Integrated Nested Laplace Approximations) e módulo SPDE (Stochastic Partial Differential Equations), implementados no software R. A qualidade de ajuste e o poder preditivo do modelo foram avaliados mediante DIC (Deviance Information Criterion), WAIC (Watanabe-Akaike Information Criterion) e LCPO (Logarithm Conditional Predictive Ordinate). Foram registradas 16 espécies de elasmobrânquios, cujo número variou de 1 à 9 por lance. No modelo proposto, o efeito espacial e as variáveis ambientais foram relevantes para explicar a variação da riqueza de elasmobrânquios na costa do Rio Grande do Sul. Esta abordagem estatística permite estimar a probabilidade de ocorrência das espécies em áreas não amostradas, levando em conta a autocorrelação espacial dos dados e o conhecimento dos valores das co-variávies ambientais.