Os resultados dos testes de bom ajuste do modelo aos dados realizados através do programa Release mostraram que a premissa de homogeneidade das taxas de sobrevivência entre os indivíduos foi violada. O componente 3.SR do teste de bom ajuste foi significativo, sugerindo que a probabilidade dos indivíduos capturados na ocasião i serem capturados novamente depende se eles foram marcados ou não antes da ocasião i (Tabela 1). As estimativas de c-hat foram maiores que 1, mostrando que houve excesso de variação não explicada pela distribuição multinomial. O valor de c-hat de 2,38 foi usado para corrigir os AICs e ajustar os erros das estimativas dos parâmetros.

Sumário dos resultados dos testes de bom ajuste do programa Release do modelo CJS aos dados de marcação-recaptura da baleia-jubarte no Banco dos Abrolhos entre 1990 e 2011.
Test Qui Quadrado DF p c-hat
Teste 2 94,35 99 0,614
Teste 3.SR 211,13 20 > 0,00
Teste 3.Sm 10,45 18 0,916
Teste 3 231,58 38 < 0,00
Teste 2 + 3 325,93 137 < 0,00 2,38

Foram construídos 16 modelos de Cormack-Jolly-Seber para estimar a sobrevivência da baleia-jubarte entre 1990 e 2011 (Tabela 2). Dois modelos foram considerados plausíveis de acordo com o QAIC (Delta QAIC < 2) e ambos tiveram probabilidades de captura variando entre os anos e efeitos aleatórios neste parâmetro. O melhor modelo teve a probabilidade de sobrevivência variando em função do SOI com atraso de três anos. O segundo melhor modelo teve probabilidade de sobrevivência constante, que foi estimada em 0,951 (SE = 0,011; IC95 = 0,925 a 0,969). De acordo com as previsões do melhor modelo, valores negativos de SOI são favoráveis à sobrevivência da baleia-jubarte três anos depois (Figura 4). Eventos de La Niña ocasionam em diminuição das taxas de sobrevivência depois de três anos.

Modelos de Cormack-Jolly-Seber para estimativa da sobrevivência (ϕ) da baleia-jubarte no Banco dos Abrolhos entre 1990 e 2011. Notação: p = probabilidade de captura; (.) = parâmetro constante; (t) = parâmetro variando no tempo; RE = efeitos aleatórios nas probabilidades de captura; (Trend) = tendência anual; (SOI) = Southern Oscillation Index; (SAM) = índice do Southern Annular Mode; k = número de parâmetros; QAIC = Quasi Critério de Informação de Akaike; QDeviance = Quasi Deviance.
Modelo QAIC Delta QAIC Peso QAIC k QDeviance
ϕ(SOI lag3) p(t): RE 2407,5 0,00 0,405 20 583,3
ϕ(.) p(t): RE 2407,9 0,37 0,337 19 585,4
ϕ(El Nino lag3) p(t) 2411,4 4,24 0,049 22 583,5
ϕ(SOI lag3) p(t) 2412,3 4,79 0,037 23 582,1
ϕ(.) p(t) 2412,4 4,91 0,035 22 584,2
ϕ(Trend) p(t) 2412,5 4,96 0,034 23 582,2
ϕ(SOI lag1) p(t) 2413,8 6,26 0,018 23 583,5
ϕ(SOI lag2) p(t) 2414,0 6,47 0,016 23 583,7
ϕ(SAM lag2) p(t) 2414,1 6,59 0,015 23 583,9
ϕ(SAM lag3) p(t) 2414,1 6,59 0,015 23 583,9
ϕ(El Nino lag2) p(t) 2414,2 6,7 0,014 23 584,0
ϕ(SAM lag1) p(t) 2414,5 6,93 0,013 23 584,2
ϕ(El Nino lag1) p(t) 2414,5 6,93 0,016 23 584,2
ϕ(t) p(.) 2444,6 37,11 0,000 22 616,4
ϕ(t) p(t) 2445,2 37,64 0,000 41 578,3
ϕ(.) p(.) 2494,8 87,29 0,000 2 706,8