heterogeneidade espacial do conhecimento biolÓgico no corredor central da mata...

CORREDOR DE BIODIVERSIDADE DA MATA ATLÂNTICA DO SUL DA BAHIA 2003 Instituto de Estudos Sócio-Ambientais do Sul da Bahia e Conservation International do Brasil 1

HETEROGENEIDADE ESPACIAL DO CONHECIMENTO BIOLÓGICO NO CORREDOR CENTRAL DA MATA ATLÂNTICA: UMA ANÁLISE

DOS REGISTROS DE PLANTAS E MAMÍFEROS

Paulo Inácio Prado1, Elena Charlotte Landau2, Luiz Paulo Pinto3, Raquel Teixeira de Moura, André Maurício de Carvalho5, Wm. Wayt Thomas6 e André Amorim5,7

1. Núcleo de Estudos e Pesquisa Ambientais - Universidade Estadual de Campinas, Caixa Postal 6166, Cidade Universitária Zeferino Vaz, Campinas - SP, CEP 13084-971. [email protected] 2. Laboratório de Mastozoologia, Instituto de Ciências Biológica, Universidade Federal de Minas Gerais, A. Antônio Carlos 6627, Belo Horizonte - MG, CEP 31270-901. [email protected] 3. Conservation International do Brasil, Av. Getúlio Vargas, 1300 7o Andar, Belo Horizonte - MG, CEP 30112-021. [email protected] 4. Instituto de Estudos Sócio-Ambientais do Sul da Bahia e Universidade Federal de Minas Gerais, Caixa Postal 84, Ilhéus - BA, CEP 45653-970. [email protected] 5. Centro de Pesquisas do Cacau – CEPLAC, Km 25 Rodovia Ilhéus-Itabuna, 45600-000. [email protected] 6. New York Botanical Garden, Bronx, NY 10458-5126, EUA. [email protected] 7. Universidade Estadual de Santa Cruz, Km 16 Rodovia Ilhéus-Itabuna, Ilhéus - BA, 45660-000. [email protected] INTRODUÇÃO

A importância da Mata Atlântica para a conservação da biodiversidade é usada para justificar a maioria da pesquisa biológica hoje feita sobre este bioma e suas espécies. Para que este argumento não se torne um lugar-comum, ele deve ter como referência uma avaliação contínua da informação acumulada por essa pesquisa, principalmente quanto à sua relevância para apoiar ações de conservação. Assim, os cientistas têm um papel muito importante não só em produzir esta informação, como também em reconhecer, nas suas lacunas, os efeitos das escolhas que fazem, e das contingências a que estão sujeitos.

Na área do Corredor Central da Mata Atlântica no sul da Bahia , as localidades de registros de mamíferos e as coletas botânicas estão concentradas em alguns poucos municípios costeiros (Figura 3, Prado et al. 2003), principalmente na região de Ilhéus, que é o principal pólo regional, e abriga as duas principias instituições de pesquisa, o Centro de Pesquisa do Cacau (CEPEC), e a Universidade Estadual de Santa Cruz (UESC). A cidade de Ilhéus é também um dos centros urbanos mais antigos na região, sendo, há pelo menos dois séculos, ponto central de diversas expedições científicas.

Além disto, a área costeira é a que abriga as maiores extensões de remanescentes de Mata Atlântica na região, especialmente a zona cacaueira, cujo centro é Ilhéus. A floresta ombrófila que cobria toda esta área, além de mais preservada, abriga um grande número de espécies endêmicas de mamíferos. As florestas semi-decíduas e decíduas das zonas mais interioranas sempre foram menos estudadas, devido à escassez de remanescentes, e à ênfase dada à Floresta Ombrófila pela opinião pública e mesmo pelas estratégias atuais de conservação.

Assim, é possível que a heterogeneidade de conhecimento biológico na área seja reflexo da agregação de infra-estrutura em uma localidade, cuja condição de pólo regional é antiga e bem consolidada. Somaria-se a isto a localização deste pólo, no centro da região que ainda mantém a maior parte dos fragmentos de floresta, principalmente ombrófila, que tem recebido atenção prioritária de pesquisadores e conservacionistas.

Neste trabalho, propomos um modelo causal quantitativo que expressa essa hipótese, através das correlações entre variáveis dos municípios e destas com suas densidades de coletas botânicas e de mamíferos.

Heterogeneidade espacial do conhecimento biológico


METODOLOGIA Área de Estudo O Corredor Central da Mata Atlântica

compreende cerca de 80% da bio-região “Bahia” da Mata Atlântica (Silva & Casteleti 2001), que possui 120.954 km2 e estende-se desde Sergipe até o Espírito Santo. O Corredor Central da Mata Atlântica compõe a porção centro-sul dessa região biogeográfica, limitando-se ao norte pelo rio Jiquiriçá, onde se inicia o agrossistema do baixo-sul da Bahia, e estendendo-se pela região cacaueira tradicional, extremo sul da Bahia e centro norte do Estado do Espírito Santo (Fonseca et al. 2003).

O sul da Bahia é uma das áreas mais importantes para o efetivo estabelecimento do Corredor Central, devido aos seus elevados graus de riqueza de espécies, endemismo, e ameaça (CI & IESB 2000, Fonseca et al. 2003) e compreende a área de estudo deste trabalho. Está situada entre os paralelos 13o 05´S - 18o 05´S e meridianos 38o 50´W - 41o 33´W, e é delimitada ao Norte pelo Rio Jiquiriçá, ao Sul pelo Rio Mucuri, ao Leste pelo Oceano Atlântico, e a Oeste pela rodovia BR-116 (Figura 1, detalhes em Landau & Resende 2003). Com esta delimitação, a região abrange 106 municípios do Estado da Bahia.

A região era originalmente ocupada por sete classes de fisionomias florestais da Mata Atlântica (Thomas & Carvalho 2003, Thomas 2003), que hoje cobrem 20% da área, entre florestas em estágio inicial (13% da área) e avançado de regeneração (7%). O restante da área é ocupado por agricultura, cultivos agro-florestais, pastos, solo exposto, e aglomerados urbanos, formando uma paisagem fragmentada e complexa (Landau 2003).

O domínio original das fisionomias de floresta ombrófila ocupa uma faixa entre o litoral de 40 a 80 km em direção ao interior (Thomas & Carvalho 2003, e Figura 2). Nesta área está a maior parte das principais cidades da região, as duas principais rodovias (BR-101 e BR-116), e os maiores remanescentes florestais (Landau 2003). É em alguns municípios costeiros dessa área que se concentram as coletas botânicas e os inventários de mamíferos, já realizados (Figura 3 , Prado et al. 2003).

Análises Estatísticas Para cada um dos 106 municípios da

área de estudo (Apêndice I), foram calculadas as seguintes variáveis: • Densidade de coletas botânicas: o

número de exsicatas de angiospermas registradas na base de dados do Herbário do Centro de Pesquisas do Cacau (Ilhéus, CEPEC, ver Prado et al. 2003), para cada município foi dividido pela área do município (segundo IBGE 2002).

• Densidade de localidades de registros de mamíferos: o número de localidades em que foram inventariados mamíferos (Prado et al. 2003) em cada município foi dividido pela área do município (segundo IBGE 2002).

• Distância reta entre a sede do município e a cidade de Ilhéus: a distância euclidiana da sede de cada município a Ilhéus foi calculada pelas coordenadas em UTM das duas cidades, com precisão de um metro. Estas coordenadas foram obtidas transformando-se as coordenadas em graus das cidades com precisão de um segundo (IBGE 2002), para o sistema de coordenadas UTM, com o datum de Córrego Alegre, pelo programa Geocalc 3.09 ( Blue Marble Geographics 1992-1994).

Figura 1- Limites dos estados do Brasil, com indicação da área de estudo (em vermelho), e da região do Corredor Central da Mata Atlântica (contorno verde).



• Densidade da rede viária: a malha

municipal de 1991 do IBGE foi sobreposta ao mapa da rede viária em 2000 (Landau et al. 2003a), utilizando o sistema de informações geográficas ArcView 3.2.a, (ESRI Inc, 1992-1999.). A densidade da rede viária foi calculada somando-se a área de todas as quadrículas de 1 km2 do município atravessadas por estradas. Foi então calculado o percentual a que corresponde esta área, em relação à área total do município.

• Percentual da área em domínio de floresta ombrófila: O mapa de classificação vegetal da área (Thomas & Carvalho 2003, Figura 2) foi sobreposto ao da malha municipal de 1991 do IBGE, utilizando o sistema de informações geográficas ArcView 3.2a. A área de cada município no domínio de floresta ombrófila (classes "Lowland forests" e "tabuleiro forest") foi obtida

pela função "Tabulate Areas" do módulo "Spatial Analyst" 1.0a ( ESRI Inc.).

• Percentual da área coberta por vegetação nativa: o mapa digital de cobertura vegetal (Landau et al. 2003b) foi sobreposto à malha municipal digital de 1991 do IBGE utilizando o sistema de informações geográficas ArcView 3.2a.. Para cada município, foi calculada o percentual de sua área ocupada por floresta em estágio avançado a inicial de regeneração.

Para as análises estatísticas, todas as

variáveis foram transformadas em seus logaritmos na base 10, adicionados de uma unidade, caso o valor fosse zero. Mesmo com essas transformações, o município de Ilhéus, devido aos seus valores extremos de densidade de coleta e seu valor nulo de distância à cidade de Ilhéus, teve uma grande influência nas correlações ("leverage" significativa). Por isto, as análises finais foram realizadas excluindo-se este município.

Para a densidade de coletas botânicas e de localidades de inventários de mamíferos foram postuladas as seguintes relações causais com a

variáveis dos municípios: A densidade de coletas no município

aumenta devido: 1) à densidade de malha viária do

município 2) ao percentual da área do município que

está em domínio de floresta ombrófila 3) ao percentual da área do município

coberto por floresta 4) à proximidade de sua sede à cidade de

Ilhéus.

Além disto, foram postuladas as seguintes relações entre as variáveis dos municípios, usadas para explicar a densidade de coletas:

1) A densidade da malha viária dos

municípios aumenta devido à proximidade com Ilhéus, e devido ao percentual de área do município na área de ombrófila;

Figura 2 - Classificação fitofisionômica da área do Corredor Central da Mata Atlântica na Bahia, segundo Thomas & Carvalho (2003), e Thomas (2003). Fisionomias de floresta ombrófila, representadas em tons de verde, estão na metade leste da área. As fisionomias de florestas semi-decíduas e decíduas (tons de azul), ocupam a porção oeste.



2) O percentual da área do município em domínio de mata ombrófila aumenta com a sua proximidade de Ilhéus;

3) O percentual de cobertura por floresta nativa aumenta devido ao percentual da área em domínio de mata ombrófila;

Cada uma das correlações propostas acima foi inicialmente analisada graficamente com diagramas de dispersão, e testadas pelo coeficiente de correlação de Pearson. A cadeia completa formada por todas as relações propostas foi expressa e avaliada por análises de rota ("Path Analysis", Mitchell 1993), que é a uma forma mais geral de regressão múltipla. Nessa análise, cada correlação é decomposta nos efeitos diretos e indiretos de uma variável sobre outra, conforme relações de causalidade definidas a priori (Lewinsohn 1991). Com isto, é possível construir modelos que descontem da correlação entre duas variáveis componentes indiretos e espúrios. Dessa maneira, mesmo quando há correlações entre as variáveis explanatórias, as análises de rota permitem avaliar a importância de cada uma, descontados os efeitos das demais (Lewinsohn 1991, Mitchell 1993 e referências citadas neste trabalhos).

RESULTADOS E DISCUSSÃO A densidade de coletas botânicas nos

municípios teve uma correlação positiva com a densidade da malha viária, com o percentual da área do município no domínio de floresta ombrófila e com o percentual da área do município coberta por florestas; e uma correlação negativa com a distância entre a sede do município e a cidade de Ilhéus (Figura 4). Apesar de significativas, as correlações possuem coeficientes de determinação baixos (entre 0,12 e 0,28), um reflexo da grande dispersão dos pontos (Figura 4).

Para a densidade de localidades com registros de ocorrência de mamíferos, o padrão foi o mesmo (Figura 5), embora as correlações com densidade de malha viária e distância a Ilhéus tenham sido bem maiores (0,40 e -0,71, contra 0,30 e -0,40).

Todas as correlações postuladas entre as variáveis explanatórias foram significativas, embora também haja considerável dispersão dos pontos (Figura 6). A densidade de estradas tende a diminuir com a distância a Ilhéus, bem como a área percentual em domínio de floresta ombrófila. No segundo caso, a correlação ocorre porque municípios

Figura 3- Distribuição de amostras biológicas por município na área de estudo. À esquerda, número de exsicatas de angiospermas registradas na base da dados do herbário do CEPEC. À direita, número de localidades com algum inventário de mamífero publicado (ver Apêndice I).

N exsicatas de angiospermas01 - 1011 - 50251 - 500251 - 500501 - 6000

N locais inventários mamíferos01 - 56- 1011- 2021 - 4041 - 70



próximos a Ilhéus têm todos a maior parte de sua área neste domínio, embora haja muita variação entre os municípios distantes (Figura 6 B). Esta variação reflete a localização de Ilhéus na latitude central do domínio de ombrófilas, e no seu extremo leste. Assim, a partir de 100 km de Ilhéus pode-se alcançar o domínio das florestas semidecíduas e decíduas, a oeste, ou permanecer no domínio de ombrófila, a norte e sul (Figura 2). A correlação entre densidade viária e domínio de ombrófila (Figura 6 D) explica-se pela maior densidade de estradas na região de Ilhéus e em alguns municípios litorâneos.

A correlação positiva entre percentual de cobertura por floresta e percentual da área no domínio ombrófilo é difusa mas perceptível (Figura 6 C). Os municípios com menor cobertura percentual de floresta estão fora do domínio de ombrófila. (pontos no canto inferior esquerdo da Figura 6 C), o que é uma das principais razões da existência da correlação.

O modelo de rotas causais proposto explica 27% da variação de densidade de coletas botânicas entre os municípios. Segundo a análise de rotas deste modelo, a variável com maior efeito direto sobre a densidade de coletas botânicas foi o percentual de área do município em domínio de floresta ombrófila (coeficiente de rota 0,34, Figura 7, Tabela 1), seguida pela distância de Ilhéus (-0,24). O percentual de cobertura florestal do município teve um efeito direto menor (0,16), e a densidade de estradas teve efeito virtualmente nulo (0,02, Figura 7, Tabela 1). Os coeficientes de correlação entre as variáveis explanatórias e a densidade de coletas foram, em geral, superiores aos coeficientes de rota respectivos (compare a Figura 4 com a Figura 7), indicando que parte das correlações univariadas devem-se aos efeitos indiretos propostos, ou são variação já explicada por outras variáveis (correlações espúrias).

A distância a Ilhéus, por exemplo, teve um efeito total sobre a densidade de coletas no modelo de rotas equivalente ao seu coeficiente de correlação simples (-0,42 contra -0,40, respectivamente). Apesar de seu coeficiente rota baixo, isso ocorre pois somam-se a ele os efeitos

indiretos (Tabela 1), principalmente através da correlação entre distância a Ilhéus e percentual da área do município no domínio de ombrófila (Figura 7). Já a redução dos efeitos da densidade da malha viária e de percentual de cobertura por floresta são atribuídos a correlações espúrias. Em outras palavras, parte das correlações entre estas variáveis e a densidade de coletas ocorrem porque ambas co-variam em função da distância a Ilhéus e do percentual de área em domínio de ombrófila.

Em resumo, o modelo proposto indica que o principal determinante da densidade de coletas botânicas em um município é o percentual de sua área em domínio de floresta ombrófila. Esta variável é responsável por 54% da variação explicada pelo modelo (Tabela 1).

O segundo determinante mais importante, que responde por outros 36% da variação explicada, é a distância da sede do município a Ilhéus. A maior parte desta determinação, todavia, ocorre pelos efeitos indiretos propostos, que são a redução de área em domínio de ombrófila e a redução da malha viária, a medida que aumenta a distância de Ilhéus (Figura 6).

Descontados estes dois determinantes, os efeitos da outras variáveis explanatórias são muito pequenos, especialmente da cobertura florestal do município.Portanto, a concentração das exsicatas depositadas no herbário do CEPEC em alguns municípios é, em parte, resultado de uma preferência por se coletar na floresta ombrófila, principalmente próximo a Ilhéus. Embora haja alguma correlação da densidade de exsicatas com a densidade da malha viária (Figura 4 A), esta é explicada pela maior concentração de estradas na região preferencial de coletas, e não por uma preferência por áreas melhor servidas por estradas.

O resultado mais surpreendente foi a fraca influência do percentual de cobertura florestal do município o seu número de exsicatas. Cerca de 70% das exsicatas registradas na base de dados do CEPEC foram coletadas em matas (incluindo as de cabruca), o que reflete a prioridade dada a este ambiente pelos coletores, e pela própria instituição.



Assim, seria esperado que as coletas se concentrassem nos municípios com maior percentual de cobertura florestal. No modelo adotado, no entanto, esse fator responde por apenas 10% da variação explicada. É importante lembrar, no entanto, que a cobertura florestal foi estimada por imagens de satélite dos anos de 1996 e 1997, ao passo que as coletas do herbário do CEPEC foram acumuladas nos últimos 30 anos. Neste intervalo, a cobertura vegetal da região foi muito reduzida, e em muitos municípios certamente é muito diferente do que era à

época de parte das coletas. Além disso, é possível que a coletas tenha se concentrado em algumas matas específicas (e.g. áreas do próprio CEPEC, Rebio de Una, P.N. Monte Pascoal), cuja escolha independeu do estado de conservação do município onde se encontram.

Para a densidade de localidades de inventário de mamíferos, o principal determinante é a proximidade a Ilhéus, dividido em contribuições diretas e indiretas aproximadamente iguais (Figura 8 e Tabela 2). A densidade de estradas foi a variável com o maior efeito direto

Figura 4 - Densidade de coletas botânicas nos municípios (exsicatas / km2) em função de: A - Densidade de rede viária (quadrículas de 1 km2 com estradas / área total do município), r = 0,34 p < 0,005; B - Distância linear entre a sede do município e a cidade de Ilhéus, r = - 0,40 p < 0,0005; C - Percentual da área do município que está no domínio de floresta ombrófila (florestas costeiras de planície e de tabuleiro), r = 0,53 p < 0,0005; D - Percentual de cobertura florestal, r = 0,40 p < 0,0005. Todas as variáveis transformadas em seus logaritmos em base 10. Tamanho da amostra: 105 municípios. O município de Ilhéus foi excluído, por ser um outlier (ver métodos).

A

-3.5 -3.0 -2.5 -2.0 -1.5 -1.0LOG Densidade de estradas

-4

-3

-2

-1

0

1LO

G N

de

exsi

cata

s/K

m2

B

1.0 1.5 2.0 2.5 3.0LOG Distância reta a Ilhéus (Km)

-4

-3

-2

-1

0

1

LOG

N e

sxic

atas

/km

2

C

0.0 0.5 1.0 1.5 2.0 2.5LOG Area % em domínio de ombrófila

-4

-3

-2

-1

0

1

LOG

N e

sxic

atas

/km

2

D

-1 0 1 2LOG Cobertura % de floresta

-4

-3

-2

-1

0

1

LOG

N e

sxic

atas

/km

2



(coeficiente de rota = 036), ao contrário do verificado para as coletas botânicas. Os efeitos dos percentuais da área do município em domínio de ombrófila e com florestas foram mais fracos, mas não desprezíveis (Tabela 2). Comparados com o modelo para as coletas botânicas, as localidades de inventários de mamíferos sofrem efeitos diretos mais fortes da densidade de estradas, e mais fracos do percentual da área em domínio de ombrófila.

O modelo proposto explica 37% da variação total das densidades de

localidades de inventários entre municípios, e a distância de Ilhéus e densidade de estradas respondem, juntas, por 82% desta variação explicada (Tabela 2).

A causa da concentração de inventários de mamíferos na região de Ilhéus é a sua condição singular de pólo econômico do Corredor Central da Mata Atlântica, e uma de suas áreas melhor preservadas. Some-se a isto que a região está na área de distribuição geográfica de 13 das 15 espécies de primatas que ocorrem no sul da Bahia (segundo Santos et al. 1987,

Figura 5 - Densidade de inventários de mamíferos nos municípios (número de pontos inventariados / km2) em função de: A - Densidade de rede viária (quadrículas de 1 km2 com estradas / área total do município), r = 0,55 p < 0,0005; B - Distância reta entre a sede do município e a cidade de Ilhéus, r = - 0,55 p < 0,0005; C -Percentual da área do município que está no domínio de floresta ombrófila (florestas costeiras de planície e de tabuleiro), r = 0,41 p < 0,0005; D - Percentual de cobertura florestal do município, r = -0,107 p = 0,29. Todas as variáveis transformadas em seu logaritmos em base 10. Tamanho da amostra: 105 municípios. O município de Ilhéus foi excluído, por ser um outlier (ver métodos).

A

-3.5 -3.0 -2.5 -2.0 -1.5 -1.0LOG Densidade de estradas

-4.0

-3.5

-3.0

-2.5

-2.0

-1.5LO

G N

de

loca

lidad

es/K

m2

B


-4

-3

-2

-1

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e lo

calid

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/Km

2

C

0.0 0.5 1.0 1.5 2.0 2.5LOG Área % em domínio de ombrófila

-4

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-1

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N d

e lo

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/Km

2

D

-1 0 1 2LOG Cobertura % de floresta

-4

-3

-2

-1LO

G N

de

loca

lidad

es/K

m2



excluindo-se Brachyteles hypoxanthus, provavelmente extinto na área), e das outras quatro espécies de mamíferos que foram intensamente inventariadas no Corredor Central (Bradypus torquatus, B. variegatus, Chaetomys subspinosus, Sphiggurus insidiosus). Boa parte destes inventários foram feitos percorrendo estradas da região (e.g. Oliver & Santos 1991, Pinto 1994), o que explica a maior concentração de localidades inventariadas em áreas com maior densidade viária.

Uma das principais causas da alta densidade de inventários na região de Ilhéus são os levantamentos extensivos da

ocorrência do mico-leão-da-cara-dourada, Leontopithecus chrysomelas (Oliver & Santos 1991, Rylands et al. 1991, Pinto 1994), que é a espécie com maior número de registros e de localidades de inventário (Prado et al. 2003). Estes levantamentos concentraram-se na região de Ilhéus, que abarca a maior parte da área original de ocorrência da espécie. Sessenta por cento da área de distribuição geográfica de L. chrysomelas está a menos de 100 km de Ilhéus, e três quartos das localidades de registro de L. chrysomelas estão neste raio.

Figura 6 - Correlações entre as variáveis dos municípios escolhidas para explicar a densidade de coletas biológicas. A - Densidade de estradas em função da distância linear da sede a Ilhéus, r = -0,48 p < 0,0005; B -Percentual da área em domínio de floresta ombrófila em função da distância reta a Ilhéus, r = -0,43 p < 0,0005; Cobertura percentual por floresta nativa em função do percentual da área em domínio de floresta ombrófila, r = 0,60 p < 0,0005; D - Densidade de estradas em função do percentual da área em domínio de floresta ombrófila, , r = 0,53 p < 0,0005 Todas as variáveis foram transformadas em seu logaritmos em base 10. Tamanho da amostra: 105 municípios. O município de Ilhéus foi excluído, por ser um outlier (ver métodos).

A


-4

-3

-2

-1LO

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B


0.0

0.5

1.0

1.5

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C

-0.5 0.0 0.5 1.0 1.5 2.0LOG Área % em domínio de ombrófila

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0.0 0.5 1.0 1.5 2.0 2.5Área % em domínio de Ombrófila

-3.5

-3.0

-2.5

-2.0

-1.5

-1.0

Den

sida

de d

e es

trad

as



Figura 7 - Modelo de rotas de causalidade entre variáveis dos municípios e a sua densidade de coletas botânicas. Cada seta indica uma relação linear causa →efeito entre duas variáveis. Os efeitos diretos destas relações são expressos pelos coeficientes de rota, que são os números sobre cada seta. Para cálculo dos efeitos indiretos, ver Tabela 1. As variáveis U1, U2, U3 e U4 representam fatores desconhecidos, responsáveis pela variação não-explicada das variáveis..

Densidadede estradas

Distância de Ilhéus

Área % em domíniode ombrófila Cobertura % de floresta

Densidade de coletasbotânicas no município

0,40

- 0,02

- 0,30

0,34

0,81

0,60

U1

U2

0,16

-0,24

- 0,43 U30,80

0,80

U4

0,90




Densidade de coletasbotânicas no município

0,40

- 0,02

- 0,30

0,34

0,81

0,60

U1

U2

0,16

-0,24

- 0,43 U30,80

0,80

U4

0,90

Tabela 1 - Análise de rota da densidade de coletas botânicas de cada município, de acordo com o modelo da Figura 7.

Variável* Coeficientes Determinação

Correl. (r)

Direto (p)

Indireto (i)

Efeito (e)

Efeito (e x p)

Total (r x p)

Densidade estradas 0,335 -0,016 0 -0,016 0,000 0,005

Distância Ilhéus -0,404 -0,238 -0,183 -0,421 0,100 0,170

% em ombrófila 0,533 0,340 0,092 0,432 0,147 0,181

% cobertura floresta 0,400 0,164 0 0,164 0,027 0,067

R2 0,274 0,423 *Todas as variáveis transformadas em seus logaritmos na base 10 (com adição de 1,0, no caso de valor zero). **O coeficiente de correlação simples (r) entre cada variável e a densidade de coletas é decomposto em seu efeito direto (p, ou coeficiente de rota), o seu efeito indireto (i), e um componente espúrio. O efeito total de uma variável (e) é soma dos efeitos diretos e indiretos. A diferença entre o efeito e o coeficiente de correlação (r) é o componente de correlação espúria. O coeficiente múltiplo de determinação (R2) do modelo é a soma dos coeficientes de determinação de cada efeito (coluna e

x p) .






Densidade de locais deinventários de mamíferosno município

0,40

0,36

- 0,30

0,18

0,76

0,60

U1

U2

-0,18

-0,33

- 0,43 U30,80

0,80

U4

0,90




Densidade de locais deinventários de mamíferosno município

0,40

0,36

- 0,30

0,18

0,76

0,60

U1

U2

-0,18

-0,33

- 0,43 U30,80

0,80

U4

0,90

Figura 8 - Modelo de rotas de causalidade entre variáveis dos municípios e a sua densidade de inventários de mamíferos. Cada seta indica uma relação linear causa ® efeito entre duas variáveis. Os efeitos diretos destas relações são expressos pelos coeficientes de rota, que são os números sobre cada seta. Para cálculo dos efeitos indiretos, ver Tabela 2. As variáveis U1, U2, U3 e U4 representam fatores desconhecidos, responsáveis pela variação não-explicada das variáveis.

Tabela 1 - Análise de rota da densidade de coletas botânicas de cada município, de acordo com o modelo da Figura 7.

Variável* Coeficientes Determinação

Correl. (r)

Direto (p)

Indireto (i)

Efeito (e)

Efeito (e x p)

Total (r x p)

Densidade estradas 0,547 0,357 0 0,357 0,128 0,196

Distância Ilhéus - 0,548 - 0,330 -0,201 -0,531 0,175 0,181

% em ombrófila 0,405 0,177 0,039 0,216 0,038 0,088

% cobertura floresta 0,107 - 0,175 0 -0,175 0,031 -0,019

R2 0,372 0,446 *Todas as variáveis transformadas em seus logaritmos na base 10 (com adição de 1,0 no caso de valor zero). ** Para detalhes da análise, ver texto e notas da tabela anterior.



Há hoje um bom conhecimento da distribuição geográfica e ocorrência dos micos-leões porque estes são as espécies brasileiras que têm os programas de conservação mais antigos e ativos (Bridgewater 1972, Mallinson 1994, Rylands 1994 a,b,c, Rylands & Pinto 1994). A atenção dada ao mico-leão-da-cara-dourada na Bahia também é causa indireta da concentração de pesquisas sobre mamíferos em Ilhéus e municípios vizinhos. Uma das consequências do interesse pelos micos-leão foi a criação da Reserva Biológica de Una, para proteger algumas de suas populações (Rylands & Pinto 1994). A consolidação da Reserva, que está a 40 km da cidade de Ilhéus, atraiu ainda mais a atenção dos pesquisadores. Há 55 localidades de inventários de mamíferos na Reserva e sua zona-tampão 1, o que corresponde a 16% do total de localidades, agregadas em 0,18% da área do Corredor Central da Mata Atlântica, na Bahia (Prado et al. 2003).

CONCLUSÕES Os resultados são coerentes com a

hipótese de que a região de Ilhéus concentra boa parte dos inventários biológicos do Corredor Central da Mata Atlântica, devido à sinergia entre sua condição de pólo econômico, e sua localização em uma área de grande interesse dos pesquisadores.

A agregação de coletas biológicas em torno de pólos regionais é um padrão bem conhecido, atribuído à disponibilidade de infra-estrutura, inclusive a proximidade com instituições de pesquisa, que freqüentemente estão sediadas nestes pólos (e.g., Nelson et al. 1990, Shepherd 1998). Bem menos comum é o fato, observado no Corredor Central, de que as proximidades do pólo regional sejam consideradas prioritárias para inventários pelos biólogos.

Este último fator parece o mais importante, para os dois grupos estudados. A agregação das coletas botânicas está direcionada principalmente por uma preferência pela floresta ombrófila. A principal influência da distância de Ilhéus é

1 Faixa de 10 km em torno do perímetro da Reserva.

o fato de que ela implica, em muitos casos, em se afastar da área de ombrófila. Os efeitos diretos da proximidade com Ilhéus são bem menores, assim como a importância da densidade da malha viária. No caso dos inventários de mamíferos, o efeito direto e indireto da distância a Ilhéus é o fator mais importante, mas, ainda assim, pode ser explicado por critérios biológicos. É importante assinalar, também, que nos dois modelos mais da metade da variação no número de coletas permaneceu inexplicada. Para a parcela explicada, no entanto, a disponibilidade de infra-estrutura parece ser um fator secundário.

Isto não significa que os inventários biológicos no Corredor Central estejam livres das restrições de infra-estrutura. Nas atuais circunstâncias, apenas não é preciso evocar estas restrições para explicar a concentração espacial do conhecimento. Critérios biológicos coincidentemente priorizaram coletas em áreas próximas a Ilhéus, e, assim, as limitações de infra-estrutura não ficam evidentes. Em outras palavras, tais limitações se tornarão mais visíveis à medida que os inventários se expandam para as regiões hoje pouco coletadas. Assim, o esforço de coleta já realizado, embora notável, provavelmente é bem menor do que o necessário para preencher as lacunas ainda existentes.

AGRADECIMENTOS

Este trabalho é resultado do Projeto de

pesquisa "Abordagens ecológicas e instrumentos econômicos para o estabelecimento do Corredor do Descobrimento:uma estratégia para reverter a fragmentação florestal na Mata Atlântica do sul da Bahia", financiado pelo Ministério do Meio Ambiente (MMA), através do Projeto de Conservação e Utilização Sustentável da Diversidade Biológica Brasileira (PROBIO); e pelo Centro para Pesquisa Aplicada à Biodiversidade (CABS) da CI. Agradecemos ao IESB e CI do Brasil, executoras do projeto, e a João Carlos Pádua, gerente de finanças do projeto, pelo apoio logístico. Agradecemos o auxílio na compilação dos dados de Binael Soares, Cristina Alves, Gabriel Santos, Gustavo Fonseca, Jomar Jardim, Keith Alger,



Marcelo Araújo, e Vera Oliveira. O Centro de Pesquisas do Cacau - CEPEC generosamente permitiu o acesso à base de dados de seu herbário, cuja consulta foi gentilmente orientada por Cristiane Aguiar. Paulo Guedes, Júlia Nüschler e Camila Calheira prestaram valioso auxílio na digitação dos dados.

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Apêndice I - Municípios na área do Corredor Central, sua área, número de exsicatas neles coletadas, densidade de exsicatas, número de localidades em cada município com inventários de mamíferos, e densidade de inventários de mamíferos.

Município N localidades mamíferos

Loc mamíferos / km2 N exsicatas Exsicatas / km2

Aiquara 0 0,00000 4 0,02042 Alcobaça 4 0,00265 413 0,27335 Almadina 2 0,00807 162 0,65375 Anagé 0 0,00000 35 0,01882 Apuarema 0 0,00000 2 0,01322 Arataca 6 0,01509 23 0,05786 Aurelino Leal 2 0,00446 55 0,12277 Barra do Choça 0 0,00000 77 0,09855 Barra do Rocha 2 0,01035 0 0,00000 Barro Preto 1 0,00826 7 0,05785 Belmonte 16 0,00793 789 0,39121 Belo Campo 0 0,00000 0 0,00000 Boa Nova 0 0,00000 13 0,01512 Bom Jesus da Serra 0 0,00000 0 0,00000 Buerarema 8 0,03804 88 0,41845 Caatiba 4 0,00608 41 0,06231 Caetanos 0 0,00000 0 0,00000 Cairu 0 0,00000 201 0,44381 Camacan 2 0,00315 394 0,62028 Camamu 3 0,00338 128 0,14406 Canavieiras 18 0,01304 444 0,32162 Cândido Sales 0 0,00000 25 0,01914 Caravelas 3 0,00127 206 0,08695 Coaraci 3 0,01007 35 0,11749 Cravolândia 2 0,01248 20 0,12484 Dário Meira 1 0,00249 0 0,00000 Encruzilhada 0 0,00000 77 0,03759 Eunápolis 4 0,00334 98 0,08185 Firmino Alves 2 0,01250 0 0,00000 Floresta Azul 3 0,00850 2 0,00567 Gandu 0 0,00000 61 0,26522 Gongogi 6 0,03014 21 0,10547 Guaratinga 1 0,00043 107 0,04583 Ibicaraí 2 0,00914 47 0,21491 Ibicuí 11 0,00942 6 0,00514 Ibirapitanga 3 0,00636 35 0,07415 Ibirapuã 0 0,00000 0 0,00000 Ibirataia 0 0,00000 14 0,06167 Igrapiúna 1 0,00196 0 0,00000 Iguaí 1 0,00120 0 0,00000 Ilhéus 56 0,03031 5534 2,99507 Ipiaú 2 0,00695 91 0,31630 Itabela 2 0,00233 27 0,03148





Itabuna 9 0,02023 227 0,51034 Itacaré 6 0,00819 1065 1,45313 Itagi 0 0,00000 6 0,01970 Itagibá 2 0,00246 5 0,00615 Itagimirim 2 0,00244 7 0,00853 Itaju do Colônia 5 0,00409 105 0,08594 Itajuípe 2 0,00673 64 0,21549 Itamaraju 7 0,00294 297 0,12491 Itamari 0 0,00000 0 0,00000 Itambé 5 0,00306 44 0,02697 Itanhém 1 0,00069 0 0,00000 Itapé 0 0,00000 26 0,05845 Itapebi 7 0,00718 191 0,19586 Itapetinga 14 0,00867 55 0,03405 Itapitanga 1 0,00243 2 0,00485 Itaquara 0 0,00000 0 0,00000 Itarantim 8 0,00447 0 0,00000 Itororó 4 0,01205 13 0,03917 Ituberá 1 0,00236 47 0,11080 Jaguaquara 2 0,00207 80 0,08299 Jequié 1 0,00033 311 0,10208 Jiquiriça 0 0,00000 3 0,01265 Jitaúna 0 0,00000 11 0,03292 Jucuruçu 1 0,00069 0 0,00000 Jussari 7 0,01955 365 1,01955 Lajedão 0 0,00000 0 0,00000 Macarani 3 0,00218 13 0,00944 Maiquinique 2 0,00482 1 0,00241 Manoel Vitorino 0 0,00000 90 0,03736 Maraú 2 0,00257 1317 1,69433 Mascote 6 0,00843 26 0,03653 Medeiros Neto 1 0,00080 0 0,00000 Mirante 0 0,00000 1 0,00107 Mucuri 8 0,00450 267 0,15003 Mutuípe 1 0,00364 3 0,01093 Nilo Peçanha 1 0,00259 99 0,25595 Nova Canaã 5 0,00879 1 0,00176 Nova Ibiá 0 0,00000 0 0,00000 Nova Viçosa 0 0,00000 255 0,19167 Pau Brasil 12 0,01962 22 0,03597 Piraí do Norte 1 0,00438 0 0,00000 Planalto 1 0,00109 6 0,00654 Poções 1 0,00103 82 0,08486 Porto Seguro 9 0,00372 1422 0,58843 Potiraguá 3 0,00302 10 0,01007 Prado 4 0,00240 443 0,26525 Presidente Tancredo Neves 0 0,00000 0 0,00000 Ribeirão do Largo 1 0,00082 11 0,00897





Santa Cruz Cabrália 7 0,00450 2243 1,44105 Santa Cruz da Vitória 3 0,01196 0 0,00000 Santa Luzia 13 0,01650 75 0,09517 São José da Vitória 1 0,01866 6 0,11194 Taperoá 0 0,00000 42 0,10241 Teixeira de Freitas 8 0,00691 68 0,05875 Teolândia 1 0,00346 0 0,00000 Ubaíra 2 0,00261 40 0,05227 Ubaitaba 3 0,01348 207 0,92992 Ubatã 1 0,00299 39 0,11670 Una 67 0,05758 3197 2,74774 Uruçuca 5 0,01475 1001 2,95367 Valença 3 0,00251 381 0,31867 Vereda 0 0,00000 0 0,00000 Vitória da Conquista 0 0,00000 261 0,08116 Wenceslau Guimarães 2 0,00301 97 0,14604

heterogeneidade espacial do conhecimento biolÓgico no corredor central da mata...

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