Integrando modelos de distribuição potencial com uso de hábitat pelas espécies das pererecas macaco pithecopus ayeaye e pithecopus oreades (anura: phyllomedusidae) no encontro de novas populações

Abstract

Modelagem preditiva é uma técnica amplamente utilizada para prever a distribuição das espécies através de modelos probabilísticos. Esses modelos têm aplicações em estudos de padrões biogeográficos baseados na diversidade, dispersão e extinção das espécies e, para trabalhar com modelo de distribuição, usamos espécies como unidade básica evolutiva. É possível fazer projeções mais realistas das distribuições geográficas associando fatores bióticos e abióticos e pelas interações que as espécies estabelecem entre si e com o meio. Partindo do conhecimento de nicho ecológico e do modelo de B.A.M., devemos considerar que essas interações são dinâmicas e, por isso, nem sempre a espécie necessariamente ocorrerá em todas as localidades indicadas pelo modelo. Através de técnicas moleculares de sequenciamento de DNA, é possível identificar as amostras a nível de espécie, principalmente para formas crípticas e, assim, poder aumentar a precisão dos seus limites de distribuição espacial. As pererecas-macaco-de-flancos reticulados Pithecopus ayeaye e P. oreades são espécies irmãs que ocorrem em ambientes abertos de solos rupestres em áreas de altitude no Cerrado e enclaves de campos na Mata Atlântica. Utilizam vegetação ripária e arbustiva ao longo de riachos temporários, e, por isso, sua conservação está ligada fortemente à preservação desses ambientes sensíveis e raros na paisagem do Cerrado. Neste trabalho, desenvolvemos um protocolo combinando modelos preditivos de distribuição, imagens da ferramenta Google Earth™ (GE) e informações de história natural para ampliar o número de registros de Pithecopus ayeaye e P. oreades (Anura, Phyllomedusidae). Primeiramente, elaboramos mapas de ocorrência potencial para as espécies com base nas ocorrências registradas na literatura e coleções para, a partir deles, prever novas localidades de alta adequabilidade. Posteriormente, usamos imagens de alta resolução espacial GE para selecionar os riachos de primeira ordem e drenagens com potencial de ocorrência das espécies. Finalmente, validamos o modelo através de visitas às novas localidades selecionadas. Os indivíduos encontrados foram coletados para identificação molecular a partir da comparação de fragmentos mitocondriais Cyt-b. Seguindo esse protocolo, obtivemos 38 novos registros para as espécies (24 para P. ayeaye e 14 para P. oreades, sendo 3 localidades de hibridização). A partir da incorporação de sequências de 204 indivíduos, geramos a filogenia com os novos indivíduos coletados. A acurácia do modelo preditivo foi alta para P. ayeaye e P. oreades (AUC = 0,935 e AUC = 0,923, respectivamente). Entender a distribuição e suas relações de parentescos entre elas é a base para estratégias visando a conservação, mesmo com espécies que possuem taxonomia complexa, sem padrões claros de distribuição espacial e sobreposições de limites geográficos em algumas regiões, como o caso dessas duas Pithecopus. Concluímos, então, que o protocolo para seleção de novas localidades foi excepcionalmente satisfatório para a predição da ocorrência dessas espécies.