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O objetivo deste subprojeto é avaliar a relação da diversidade de aves com a estrutura da vegetação, em um mosaico de fitofisionomias vegetais dentro do bioma Cerrado. Esta análise será feita considerando tanto o número de espécies observado quanto o número de espécies estimado a partir de modelos de ocupação para comunidades que consideram o efeito da detecção imperfeita. A comparação da relação entre estrutura da vegetação e estas duas variáveis de diversidade de aves irá possibilitar uma maior compreensão da influência da detectabilidade das espécies na observação de padrões e processos ecológicos. Além disto, iremos estimar a ocupação e a detecção das espécies por estratos vegetacionais, a fim de analisar como o aumento da estrutura da vegetação (i.e. aumento da presença de estratos vegetacionais) pode estar relacionado com o aumento do número de espécies de aves nas comunidades.  \subsubsection{Área \subsubsection{Métodos}  \textit{Área  de estudo} As amostragens do número de espécies de aves e a estrutura da vegetação foram realizadas dentro do parque nacional Grande Sertão Veredas, na região noroeste de Minas Gerais (Figura 1). Esta localidade foi escolhida para realização do projeto por que apresenta um alto nível de conservação e diversidade de aves e grandes extensões de diversas fisionomias de Cerrado, as quais variam marcadamente em estrutura de vegetação.   Foram visitados 32 pontos amostrais, distribuídos de forma a representar um gradiente de estrutura de vegetação em fitofisionomias de Cerrado sensu lato (Ribeiro & Walter 1998) (Figura 1).   Cada ponto amostral foi composto por dois transectos de 200 m de extensão, com distância de pelo menos 50 m entre cada transecto e com pelo menos 400 m de distância de outros pontos amostrais. Os transectos foram dispostos preferencialmente a uma distância perpendicular de 50 m das estradas ou a uma distância mínima de 30 m destas. Apesar de não haver trânsito frequente nestas vias e provavelmente não interferirem sobremaneira sobre as aves do local, este cuidado foi tomado a fim de minimizar um possível efeito das estradas sobre os locais de amostragem.  \subsubsection{Amostragem \textit{Amostragem  das aves} Foram realizadas amostragens de campo em 33 dias, distribuídos entre as duas campanhas de coleta, sendo 15 dias em novembro e dezembro de 2014 e 16 dias em março de 2015. As amostrages foram concentradas no período chuvoso por que este coincide com a época de reprodução e também de maior atividade da maioria das espécies.  Para amostragem das espécies em cada ponto foi utilizado o método de transecto. Este é um dos métodos mais utilizados para o estudo deste grupo de vertebrados e consiste no registro visual e/ou auditivo das espécies de aves, enquanto o observador se desloca por um trajeto dentro da área de amostragem. Os registros poderiam ser feitos em todas as direções em relação ao trajeto (excluindo aqueles de indivíduos e espécies em vôo sobre o ponto amostral), mas foi estipulada uma distância máxima de 100m a partir do transecto para a inclusão dos registros das espécies. Além disto, foram deconsiderados os registros que estivessem dentro desta distância, más em um outro tipo de vegetação que não fosse estruturalmente semelhante àquela do ponto de amostragem. Nós também mensuramos a distância (perpendicular) a partir do transecto de todos registros visuais das espécies, utilizando uma trena eletrônica. Esta medida será usada como covariável de detecção.  
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As variáveis dependentes (riqueza observada e estimada) foram relacionadas com as independentes (dois primeiros eixos da PCA da vegetação) por meio de um modelo linear generalizado (GLM) com distribuição dos erros Poisson, a qual é indicada para modelar variáveis dependentes que são contagens, como no nosso caso. Os modelos construídos para representar a relação entre as variáveis incluem relações lineares entre as variáveis dependentes e cada uma das variáveis independentes, além de um modelo onde a variável dependente possa ser relacionada com a soma dos efeitos das duas variáveis independentes. Além da relação linear entre riqueza de espécies e a estrutura da vegetação, é esperado também que a riqueza possa estar relacionada com a estrutura vegetacional por uma relação quadrática. Neste caso, a hipótese ecológica representada seria a de uma maior riqueza de espécies em estruturas de vegetação intermediárias e as áreas com estruturas menores e maiores com riquezas mais baixas. Assim, nós também construímos modelos em que cada uma das variáveis independentes se relacionam de forma quadrática com as variáveis dependentes, além de um modelo onde ambas as variáveis independentes possam se relacionar de forma quadrática com a variável dependente.  Para a seleção dos modelos que melhor representem a variação da riqueza observada e estimada em nossas amostras, nós utilizamos uma adaptação do critério de informação de Akaike (AIC), indicada para lidar com pequenas amostras (AICc). Este critério permite escolhermos o modelo que mais se aproxima do modelo “original” que possa ter gerado os dados, mesmo sendo este modelo desconhecido. Esta escolha é baseada na diferença dos AICc's entre os modelos concorrentes (deltaAICc), sendo o melhor modelo aquele que apresenta menor valor de AICc (deltaAICc=0). Outros modelos que apresentem deltaAICc igual ou menor que dois em comparação com o melhor, são considerados igualmente plausíveis e não devem ser descartados como possível explicação para os dados.  \subsubsection{Resultados}  A análise da relação entre riqueza observada e as duas variáveis de estrutura da vegetação mostrou que a soma do efeito de ambas as variáveis explicam melhor a variação dos dados de riqueza observada. Este resultado foi obtido a partir da seleção dos modelos construídos para representar as relações entre a riqueza observada e as variáveis de estrutura da vegetação (Tabela \ref{tab:tabela1}).  \begin{table}  \begin{center}  \begin{tabular}{l c c c }  \hline  Modelo & AICc &$\Delta \text{AIC}$ & df\\  \hline  N. obs. ~ PC1 + PC2 & 254.0 & 0 & 4\\  N. obs. ~ PC1 + PC1^2 & 257.3 & 3.3 & 4\\  N. obs. ~ PC2 + PC2^2 & 257.4 & 3.4 & 4\\  N. obs. ~ PC1 + PC1^2 + PC2 + PC2^2 & 259.7 & 5.7 & 6\\  N. obs. ~ PC2 & 316.0 & 62.0 & 2\\  N. obs. ~ PC1 & 318.5 & 64.5 & 2\\  N. obs. ~ Constant & 330.4 & 76.4 & 1\\  \hline  \end{tabular}  \caption{}  \label{table:tabela1}  \end{center}  \end{table}