Resultados

No total, foram realizados 3796 registros de 144 espécies de aves, sendo 1123 em Campo sujo, 1417 em Campo cerrado e 1256 em Cerrado sensu stricto. As cinco espécies mais registradas em todas as fitofisionomias foram: Zonotrichia capensis (249), Elaenia chiriquensis (209), Eupsittula aurea (192), Sporophila plumbea (189) e Ammodramus humeralis (172) (Anexo 1). Com relação ao número de espécies, foram registradas 97 espécies em Campo sujo, 107 em Campo cerrado e 109 em Cerrado sensu stricto. Com relação à frequência de ocorrência das espécies nos pontos amostrais, as seis espécies que foram amostradas em um maior número pontos distribuídos nas três fitofisionomias foram: Zonotrichia capensis (presente em 29 dos 32 pontos), Eupetomena macroura e Eupsittula aurea (27 dos 32 pontos) e Ammodramus humeralis, Heliactin bilophus e Campstostoma obsoletum (25 de 32) (Anexo 1).

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{table:tabela1}).

Tabela 1: Resultados da análise de seleção de modelos concorrentes para explicar a relação entre o número de espécies observado (N obs.) e as duas variáveis de estrutura da vegetação obtidas a partir da análise de PCA (PC1 e PC2). Na coluna Modelo, o sinal “~” mostra a relação de causa entre a variável dependente (à esquerda do sinal) e a(s) variável(is) independente(s) (à direita do sinal). O sinal “+” indica que a soma do efeito das variáveis foi considerada no modelo. O sinal “^2” indica que a variável independente no modelo foi multiplicada por um termo quadrático. As colunas AICc, \(\Delta \text{AICc}\) e df, apresentam os valores de AICc (Critério de informação de Akaike corrigido para pequenas amostras), diferença de AICc do modelo da linha para o de menor AICc e o número de parâmetros estimados em cada modelo, respectivamente.

\label{table:tabela1}

Além disto, o melhor modelo previu uma relação linear entre a variável dependente e as variáveis independentes, sendo negativa a relação entre riqueza observada e a primeira variável de estrutura vegetacional (primeiro eixo da PCA) e positiva a relação entre riqueza observada e a segunda variável (segundo eixo da PCA) (Figura 4).