Este capítulo é dedicado quer à apresentação dos resultados relativos aos aspectos ecológicos quer relativos aos procedimentos em ambiente SIG para modelação dos dados de origem e criação dos mapas contínuos referentes à abundância e à riqueza dos vários grupos de vertebrados.
Foram usadas várias ferramentas de processamento de informação georrefenciada: análise processamento de imagens de satélite,
geoestatística,
regressão geográfica, cálculo de distâncias e
apresentação pontual proporcional.
Atendendo a que estas técnicas foram aplicadas a todas as variáveis dependentes, começa- se este capítulo pela apresentação e discussão dos resultados referentes ao processamento da informação e, posteriormente, passa-se à apresentação e discussão dos resultados por grupo de vertebrados e por parâmetro analisado, nomeadamente abundância e riqueza. Como um dos objectivos deste trabalho era o de analisar a influência de variáveis morfológicas e ambientais (uso e ocupação do solo, presença e densidade da rede hidrográfica), começou-se precisamente por tratar estas variáveis.
Por outro lado, a recolha de dados de campo foi feita para várias datas (2004 a 2011) e as cartas COS06 e CLC07 só representam o ano de 2006, por ser a data da cobertura aérofotográfica que serviu de base a estes trabalhos. Desta forma, recorreu-se ao processamento de imagens de satélite por forma a calcular um índice de vegetação para o mês mais quente e mais seco. Recorreu-se ao cálculo do NDVI (Normalized Difference Vegetation Index – Índice de Vegetação por Diferença Normalizada) para o mês de Agosto ou de Setembro, conforme a disponibilidade de imagens livres de núvens.. Estas imagens foram comparadas e calculada a diferença entre anos consecutivos, sendo estas imagens quantificadas. Este índice mostrou-se adequado à classificação da quantidade/intencidade de vegetação, permitindo analisar a distribuição espacial da vegetação pela área de estudo, como se apresenta na Figura 10.
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Figura 10:Índice de vegetação NDVI para 4 datas e para a área de estudo
Como se pode ver, comparando as 4 datas, é facto que na maioria dos anos são visíveis alterações. As maiores perturbações acontecem de 2006 para 2007 e de 2009 para 2010, sendo que de 2007 para 2009 não surgem mudanças.As modificações ocorrentes em 2010 são as mais evidentes e drásticas.
Por último, e uma vez que se pretende analisar a influência de variáveis ambientais na abundância e na riqueza de espécies animais, procedeu-se a atualização do projeto SIG com informação relativa à rede hidrográfica e calculou-se uma carta de equidistâncias a essa rede. Como se mostra na Figura 7, tratando-se do cimo das serras, a rede hidrográfica mostra o início (nascente) de várias linhas de água que, por sua vez, dão origem a vários rios e ribeiras. Por este motivo, as maiores distâncias localizam-se precisamente no cimo das serras.
Posteriormente ao processamento da informação anteriormente apresentada, recorreu-se a uma rotina de cálculo, integrada no software SIG, que permite associar a cada ponto amostra o valor das variáveis que se pretende estudar, neste caso: altitude, o declive, a exposição, o índice de vegetação e a distância à rede hidrográfica.A título de exemplo, apresenta-se na Tabela 5 um extrato da base de dados ou seja da tabela de atributos associada ao vetor (shapefile) de pontos amostra.
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Tabela 5: Extrato da Tabela de atributos
Abd_ M a mif Riq_ M a mif Abd_ Rep Riq_ Rep Abd_ Anf Riq_ Anf Abd_ Av es Riq_ Av es ting rid slo pe a spect dis t_ r_ hid nd v i_ 0 6 1 1 0 0 0 0 30 8 1021.6 50.5 180.5 141.4 0.547 0 0 0 0 0 0 12 4 997.0 45.3 261.4 40.0 0.634 0 0 0 0 0 0 3 2 1091.9 40.1 308.4 110.0 0.397 1 1 0 0 0 0 1 1 1168.5 33.2 1.5 103.0 0.438 2 2 1 1 0 0 22 7 954.8 47.1 239.8 58.3 0.493 0 0 0 0 0 0 8 4 1062.2 32.1 290.5 180.3 0.421 2 2 0 0 0 0 2 2 1126.4 41.4 355.2 82.5 0.354 1 1 0 0 1 1 6 3 1183.0 39.8 286.0 80.6 0.382 0 0 1 1 0 0 15 7 950.0 10.1 255.5 14.1 0.406
De modo a passar de uma situação pontual, resultante do processo de amostragem, a uma situação contínua, mapa de distribuição espacial para toda a área de estudo, recorreu-se a processos de interpolação e a processos de regresão geográfica.
Em termos de interpolação espacial, recorreu ao método do Inverso do Quadrado das Distâncias (IDW – Inverse Distance Weighted). Para efectuar estas cartas, usou-se o valor da riqueza e o valor da abundância como variável de cálculo, cujos resultados se apresentam nas Figuras 12; 13; 15 e 16 identificadas com a sigla IWD.
Em termos de regressão geográfica, recorreu-se ao método da Regressão Geográfica Ponderada (GWR – Geographic Weighetd Regression). Contudo, antes de passar ao processo de ajustamento das regressões, foi necessário analisar o tipo de relação que se pode estabelecer entre as variáveis valor da riqueza e o valor da abundância e as caractarísticas morfológicas do terreno: altitude, declive, exposição, índice de vegetação e distância à rede hidrográfica. Esta análise foi feita com recurso ao cálculo dos valores da Correlação de Pearson, cujos resultados se apresentam na Tabela 6
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Tabela 6: Correlação de Pearson
Abd_Fl or R iq_F lor Abd_Ma mi f Riq_Mami f A bd_R ep R iq_R ep Abd_A nf R iq_Anf Abd_A ve s R iq_Ave s tingrid -0.047 -0.091 0.052 0.035 0.173 0.184 0.011 0.011 -0.049 -0.071 slope 0.029 0.122 -0.018 -0.017 -0.008 -0.016 -0.006 -0.006 0.021 -0.015 aspect_ -0.061 -0.041 -0.043 -0.063 -0.007 -0.014 -0.016 -0.016 0.025 0.077 dist_r_hid -0.003 -0.016 0.070 0.060 0.053 0.047 -0.078 -0.078 0.063 -0.029 ndvi_06 -0.036 0.108 0.030 0.053 -0.157 -0.145 0.071 0.071 0.067 0.102
Como se pode ver, a correlação entre as variáveis é muito fraca pelo que se antevê alguma dificuldade em encontrar relações entre a abundância e a riqueza e as caractarísticas morfológicas do terreno.
Assim, numa fase posterior, recorreu-se ao ajustamento de equações de regressão ponderada geográficamente (GWR), usando a abundância e a riqueza como variáveis dependentes e as caractarísticas morfológicas do terreno como variáveis independentes. Após a primeira tentativa de ajustamento das regressões, a rotina de cálculo não foi concluída uma vez que as variáveis morfológicas altitude, declive e exposição se apresentavam auto-correlacionadas e, face ao reduzido número de amostras e à pequena variância de valores, não permitiam ajustar este tipo de regressão.
Desta forma, recorreu-se apenas ao valor do índice de vegetação, para cada data, e à distância à rede hidrográfica como variáveis independentes.
Mamíferos
A primeira fase de análise dos dados de campo focou-se na leitura directa dos valores pontuais, como se apresenta na figura 11, onde é possível observar a dinâmica da abundância e riqueza de mamíferos no decorrer dos anos entre 2006 e 2010.
Como se pode ver a abundância é maior no ano de 2006, houve um decrescimo até ao ano de 2009, sendo mesmo 2009 o pior ano na existencia de abundância, em 2010 verificou- se um ligeiro aumento. No que diz respeiro à riqueza da diversidade no ano de 2006 e 2007 manteve-se constante, em 2009 diminuiu, preservando a mesma diversidade em 2010
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Figura 11: Dinâmica da abundância e riqueza de mamíferos
Numa segunda fase de análise dos dados de campo destacou-se a estimativa da distribuição espacial, como se apresenta na figura 12 relativa à abundância e figura 13 representante da riqueza.
Como se pode constatar através da figura 12 no ano 2006 em toda a área de estudo a abundância de mamíferos era bastante dispersa e elevada, no parque de Seixinhos verifica-se uma concentração numa determinada área do parque e no parque eólico de Penedo Ruivo a abundância existente comparada com as restantes áreas é ligeiramente menor. Do ano 2006 para o ano de 2007 não se constatou numa alteração significativa a abundância,preservou-se dispersa em toda a área de estudo, apenas a sua localização foi diferente, havendo um aumento no parque eólico de Penedo Ruivo, e uma diminuição no parque eólico de Teixeiró. O ano 2009 é o ano onde se comprova um abrupto declinio na existencia de abundância em toda a área de estudo, havendo mesmo zonas no parque eólico de Penedo Ruivo onde se constata a inexistência de abundância. No ano de 2010 comparativamente ao ano de 2009 houve um ligeiro aumento de abundância por toda a área de estudo, mas continuou a constatar-se uma pouca abundância, ou mesmo uma inexistência de individuos relativamente ao parque éolico de Mafómedes
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Figura 12: Estimativa da distribuição espacial da abundância de mamíferos
A figura 13 é referente à riqueza de mamíferos. Nesta figura depararmo-nos com a diversidade de espécies de mamíferos existente na área de estudo. No ano 2006 e 2007 a diversidade existente é semelhante e dispersa por toda a área de estudo, apenas a localização desta diversidade é divergente em algumas ocasiões. No ano de 2009 houve um decréscimo na diversidade, comparativamente aos anos de 2006 e 2007, em 2010 não se visualizou alteração ao nível da diversidade de 2009, observou-se sim que esta diversidade tem uma localização diferente, em 2009 localizava-se em todos os parques eólicos exceptos algumas zonas do parque eólico de Penedo Ruivo e em 2010 no parque eólico de Teixeiró.
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Figura 13: Estimativa da distribuição espacial da riqueza de mamíferos
Aves
Como já foi referido anteriormente a primeira fase de análise dos dados de campo debrusou-se na leitura directa dos valores pontuais, como se apresenta na figura 14, onde é possível observar a dinâmica da abundância e riqueza de aves no decorrer dos anos entre 2006 e 2010.
Na figura 14 é possível perceber que o ano de 2006 é o ano com maior abundância e que no decorrer dos anos houve uma diminuição bastante relevante. O maior decréscimo ocorreu de 2006 para 2007 onde se verificou a perda de catorze aves. Do ano de 2007 para 2009 sucede-se nova perda (seis aves) e de 2009 para 2010 verifica-se novamente uma perda esta já não tão notória (uma ave). Segue-se a análise da riqueza de aves existente na área de estudo. Como é possível interpretar, através da figura, ao longo dos anos ocorreram oscilações. Os anos de 2006 e 2009 foram os anos onde se constatou uma maior diversidade de aves, já os anos de 2007 e 2010 foram os anos onde se visualizou uma menor diversidade, essas ocilações não são muito notórias uma vez que são diminutas.
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Figura 14: Dinâmica da abundância e riqueza de aves
Segue-se a análise da estimativa da distribuição espacial, como se apresenta na figura 15 e 16.
Através da figura 15 podemos indagar sobre a localização da abundância de aves sobre a área de estudo. Como podemos interpretar no ano de 2006 em determinadas zonas da área de estudo, com nos parques eólicos de Penedo Ruivo, Seixinhos e Teixeiró, existiam concentrações de elevada abundância. No ano de 2007, ocorreu um decréscimo acentuado da abundância comparativamente a 2006, em toda a área, no parque eólico de Mafômedes e em zonas concentradas dos restantes parques constata-se uma pouca abundância, ou até mesmo uma inexistência de individuos. Em 2009 a pobreza de abundância por toda a área é perceptível, apenas em pequenas zonas dos parques eólicos de Mafómedes e Seixeinhos é possível vizualizar pequenas concentrações de abundância. No ano de 2010 apenas por toda a área do parque eólico de Penedo Ruivo foi possível constatar uma escassa abundância.
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Figura 15: Estimativa da distribuição espacial da abundância de aves
A figura 16 proporciona-nos a diversidade de espécies de aves existente na área de estudo.No ano 2006 e 2007 a diversidade existente é bastante dispersa por toda a área de estudo. No ano de 2009 a diversidade torna-se mais concentrada em algumas zonas da área de estudo como nos parques eólicos de Teixeiró e Seixinhos, em 2010 visualizou-se uma pequena alteração ao nível da diversidade de comparativamente a 2009, observou- se também que a diversidade tem uma localização diferente, em relação a 2009 em 2010 a localização da diversidade é mais significativa em toda a área do parque eólico de Penedo Ruivo e apenas uma pequena concentração nos parques eólicos de Seixinhos e Teixeiró.
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