Banca de DEFESA: PAULO ROBERTO BRASIL SANTOS
Uma banca de DEFESA de MESTRADO foi cadastrada pelo programa.DISCENTE: PAULO ROBERTO BRASIL SANTOS
DATA: 22/02/2013
HORA: 14:00
LOCAL: Sala 3 AqRAT
TÍTULO:
Distribuição Espaço Temporal da Lagosta Panulirus argus (Latreille, 1804) Capturada na Costa Amazônica Brasileira
PALAVRAS-CHAVES:
ok
PÁGINAS: 7
GRANDE ÁREA: Ciências Agrárias
ÁREA: Recursos Pesqueiros e Engenharia de Pesca
SUBÁREA: Recursos Pesqueiros Marinhos
ESPECIALIDADE: Manejo e Conservação de Recursos Pesqueiros Marinhos
RESUMO:
Objetivou-se neste estudo, utilizando um conjunto de técnicas multivariadas, analisar as variações espaço-temporal da abundância da lagosta Panulirus argus e avaliar as relações entre as abundâncias com as anomalia de temperatura superficial do mar (ATSM) e concentração de clorofila-a (Chl-a) estimadas por sensores remotos. A área estudada refere-se à costa do Pará e Amapá (Costa amazônica brasileira), os dados de capturas são do Projeto Lagosta CEPNOR/IBAMA obtidos entre 2001 a 2003 e o indicador de abundância relativa foi a CPUE do tipo 3, calculada segundo a formulação: ∑C.F/∑F2 onde C é a captura e F o esforço. Com o intuito de explicar as variações da abundância da lagosta, utilizou-se uma matriz de dados topográficos (tipos de substrato, convexidade, inclinação e orientação) e uma matriz temporal (matriz do tipo Dummy entre os anos do presente estudo). Foi utilizada uma análise canônica de redundância (RDA) para discriminar quais dessas variáveis que mais contribuem para a explicação da variância da abundância da lagosta. As significâncias das relações foram determinadas por testes de Permutação de Monte Carlo com 9999 permutações. Para estabelecer as relações com CPUE, utilizando-se um banco de dados obtidos por sensores remotos, onde se obtiveram matrizes de dados mensais de ATSM e Chl-a. Para os dados obtidos por sensores foi utilizado o método de agrupamento K-means e após essas análises foram calculadas as correlações cruzadas (r) entre a CPUE e as médias das variáveis com suas defasagens (lag) para cada grupo gerado no K-means. Também foi calculada a correlação cruzada com os loadings extraídos da PCA das mesmas variáveis obtidos por sensores. A RDA mostrou que as variáveis topográficas explicam 26,1% da variação da abundância apresentando uma relação direta com a areia lamosa, profundidade observada e cascalho e uma relação inversa com a areia cascalhosa e com a orientação. Por outro lado, a variação temporal explicou somente 11,3 % da variância. A RDA parcial revelou que somente a topografia, fatorando-se o efeito da variação temporal, explica 15,7%. A utilização de um protocolo de partição de variâncias utilizando RDAs permitiu estimar que a variação espacial da abundância de lagosta é o dobro da sua variação temporal e que cerca de 73 a 74 % dessa variação não foram explicadas. As médias dos grupos de ATSM apresentaram correlações p<0,05 com a CPUE, sendo a maior de r=-0,72 entre o grupo 1 da ATSM e CPUE com 10 meses de defasagem e enquanto os outros grupos apresentaram r entre -0,65 a -0,51 e defasagens entre 15 a 17 meses. Para a Chl-a, a relação do grupo 3 e CPUE foi de r=0,66 com 11 meses de defasagem, os demais grupos não apresentaram relação significativa. Portanto, como os resultados obtidos, influenciam de forma direta e indiretamente a abundância da lagosta e com isso, sugerem-se novas hipóteses e para testá-las recomendam-se estabelecer um programa de monitoramento tanto na frota como cruzeiros de pesquisa.
MEMBROS DA BANCA:
Presidente - 1279339 - EDUARDO TAVARES PAES
Externo à Instituição - FLÁVIA LUCENA FREDOU - UFRPE
Externo ao Programa - 1356962 - KATIA CRISTINA DE ARAUJO SILVA
Interno - 1333824 - NUNO FILIPE ALVES CORREIA DE MELO
Externo à Instituição - VICTORIA JUDITH ISAAC NAHUM - UFPA