Além dos números o que é a estimativa das populações de aves

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Além dos números: o que é a estimativa das populações de
aves?
A ecologia muitas vezes se resume a contar algo e usar essas contagens para responder a uma
pergunta. Contamos as aves, contamos com os filhos, contamos indivíduos com doenças e contamos os
parasitas que as assediam. Contar as coisas parece simples, e se pudéssemos ter certeza de que
estávamos contando tudo o tempo todo seria. Mas a realidade raramente é tão simples.
Minha dissertação é sobre contar trilhos, que são muito legais pássaros úmidas. Nós nos concentramos
principalmente em Sora (Porzana carolina), um pássaro que pode ser encontrado em grande parte da
América do Norte, dependendo da época do ano. Muitas zonas úmidas são geridas para fornecer habitat
para aves aquáticas (leia-se: patos e gansos). Estou a tentar compreender como isso impacta os trilhos,
que também utilizam e vivem nas mesmas zonas húmidas. Muitos trilhos, incluindo Sora, estão em
declínio, e precisamos entender quais habitats eles usam antes de entender como conservar as zonas
úmidas.
Muito do que eu faço envolve tentar descobrir quantos trilhos realmente são baseados em nossas
estimativas e, em seguida, ver como o número de trilhos varia em diferentes tipos de zonas úmidas
durante a migração.
Mas contar qualquer coisa, os trilhos incluídos, tem uma camada adicional de dificuldade relacionada à
detecção (ou seja, vê-los quando estão lá). Os trilhos são difíceis de detectar mesmo quando estão lá,
porque são difíceis de ver ou ouvir. Portanto, temos que projetar nossos métodos de pesquisa para nos
dar as melhores chances de ver um trilho quando ele está lá. Isso requer muito saber sobre sua história
natural. Onde é que eles vivem? Quando eles estão ativos? Como eles respondem a diferentes tipos de
estímulos? Isso requer experimentação, tentativa e erro, e ajustes.
Durante a migração do outono, quando eu faço meu trabalho de campo, os trilhos passam a maior parte
do tempo andando em densa vegetação de zonas úmidas em seus pés grandes, comestindo para obter
a energia de que precisam para fazer seu próximo voo migratório. Raramente vocalizam e não voam
com frequência.
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Sora são cerca de 19 -30 cm de comprimento e pesam 50 -110g. Seus pés são muito grandes para o
tamanho do corpo. O Sora à direita está perfeitamente bem, de cabeça para baixo no momento em que
foi fotografada. (Crédito da foto: Auriel Fournier)
Para detectá-los, você tem que sair para o pântano e olhar. Durante o dia, eles muitas vezes
simplesmente fogem antes que você possa vê-los. Mas se você sair à noite, é uma história diferente.
Quando nos aproximamos deles em ATVs (All Terrain Vehicles, ou quadríceps de quatro rodas ou
quadriciclos, seja qual for o termo que você preferir) à noite, eles saem de seus esconderijos no ar e
voam curtas distâncias. Isso nos permite contar e identificá-los. Este vídeo vai dar-lhe uma ideia de
como é.
Um ATV se preparando para uma longa noite de pesquisa. (Crédito da foto: Auriel Fournier)
Para contá-los, medimos o quão longe do nosso caminho de condução o pássaro estava quando ele
corou. Podemos usar esses dados, e alguns modelos legais, para descobrir quantos trilhos existem e
https://blog.scienceborealis.ca/wp-content/uploads/sites/2/2016/04/Sora-pair.png
https://www.youtube.com/watch?v=IIbZbrtlkr4&ebc
https://blog.scienceborealis.ca/wp-content/uploads/sites/2/2016/04/atv.png
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que tipos de zonas úmidas eles gostam de usar.
Isso é baseado na ideia de que quanto mais longe algo está de você, mais difícil é detectar. Podemos
usar o que é chamado de modelo hierárquico para estimar quantos trilhos estão em uma determinada
zona úmida. Este modelo permite estimar duas coisas ao mesmo tempo: probabilidade de detecção e
densidade. Nossas chances de ver um pássaro cair quando esse pássaro está mais longe. Essa chance
é chamada de probabilidade de detecção.
É a maldição de todos que estudam trilhos porque são muito difíceis de encontrar, em parte porque são
muito bem camuflados e também porque passam a maior parte do tempo andando em vegetação densa.
Suas chances de ver um pássaro diminuem quanto mais longe você está do pássaro. Quão rápido sua
queda de chances varia de lugar para lugar e de espécie para espécie. Por exemplo, é muito mais
provável que você detecte um pássaro realmente grande (como uma garça) de mais longe do que você
é realmente pequeno (como um pardal).
A segunda coisa, densidade, é o número de aves em uma determinada área. Há duas maneiras de
modelar isso. Podemos executar um modelo sem informações de habitat e obter estimativas de
densidade ferroviária com base em nossas contagens (Então, quantos trilhos estão nesta zona úmida de
qualquer maneira?). Ou podemos usar a camada de habitat do nosso modelo para ver como as
mudanças de densidade entre diferentes zonas úmidas (as zonas úmidas com águas mais profundas
têm mais trilhos? Pântanos com mais gramíneas têm mais trilhos?). No meu trabalho atual, olho para o
impacto da profundidade da água na densidade do trilho. Há mais trilhos em águas mais profundas? A
densidade ferroviária aumenta até certo ponto e depois diminui novamente? E as plantas? Os trilhos
usam áreas com muitos tipos de plantas? Estes são os tipos de perguntas que os nossos modelos nos
permitem fazer e encontrar respostas.
Sem modelos que levam em conta a detecção, torna-se muito, muito difícil entender que tipos de trilhos
de habitat – ou quaisquer outros organismos – usam. Você não seria capaz de dizer a diferença entre
um 0, um lugar que realmente não tem trilhos, e um falso 0, um lugar onde você não vê trilhos, mesmo
que eles estejam lá. Ao modelar a detecção, podemos tentar explicar isso, o que nos permite fazer
perguntas mais desenvolvidas e melhor explicar o erro em torno de nossas estimativas.
Estimar com precisão o tamanho de uma população quando você não pode contar cada indivíduo nunca
é fácil. Na ecologia, muitas vezes é impossível, ou pelo menos totalmente impraticável, tentar contar
todos eles. Mas isso faz parte do desafio e exige que entendamos o habitat ou a espécie que estamos
estudando em detalhes. Ao usar modelos para transformar a contagem de campos em estimativas mais
realistas, podemos entender melhor o organismo que estamos estudando e ver o mundo ao nosso redor
de maneiras novas e excitantes.
Meu trabalho mostrou que os tipos de habitats, tipos de plantas e trilhos de profundidade da água
selecionam durante a migração e como a densidade ferroviária muda à medida que essas coisas
mudam. Nossa pesquisa será usada por agências locais e federais para gerenciar zonas úmidas para
todas as espécies e melhorar nossa compreensão da migração ferroviária. E da próxima vez que
contarmos os trilhos, saberemos onde e quando procurá-los.