A Lontra Neotropical (Lontra longicaudis) no Nordeste brasileiro: distribuição, uso do habitat e diversidade genética.

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1 UNIVERSIDADE FEDERAL DO RIO GRANDE DO NORTE DEPARTAMENTO DE ECOLOGIA PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM ECOLOGIA A Lontra Neotropical (Lontra longicaudis) no Nordeste brasileiro: distribuição, uso do habitat e diversidade genética. Patrícia Farias Rosas Ribeiro NATAL 2017

2 Patrícia Farias Rosas Ribeiro A Lontra Neotropical (Lontra longicaudis) no Nordeste brasileiro: distribuição, uso do habitat e diversidade genética. Tese apresentada ao programa de Pós- Graduação em Ecologia da Universidade Federal do Rio Grande do Norte, como parte dos requisitos para a obtenção do título de Doutor em Ecologia. Orientador: Dr. Eduardo Martins Venticinque NATAL 2017

3 Universidade Federal do Rio Grande do Norte - UFRN Sistema de Bibliotecas - SISBI Catalogação de Publicação na Fonte. UFRN - Biblioteca Setorial Prof. Leopoldo Nelson - -Centro de Biociências - CB Ribeiro, Patrícia Farias Rosas. A Lontra Neotropical (Lontra longicaudis) no Nordeste brasileiro: distribuição, uso do habitat e diversidade genética / Patrícia Farias Rosas Ribeiro. - Natal, f.: il. Tese (Doutorado) - Universidade Federal do Rio Grande do Norte. Centro de Biociências. Programa de Pós-Graduação em Ecologia. Orientador: Prof. Dr. Eduardo Martins Venticinque. 1. Mustelidae - Tese. 2. Lutrinae - Tese. 3. Bacias Hidrográficas - Tese. 4. Caatinga - Tese. 5. Ocorrência - Tese. 6. Detecção - Tese. I. Venticinque, Eduardo Martins. II. Universidade Federal do Rio Grande do Norte. III. Título. RN/UF/BSE-CB CDU 574

4 No Amazonas chama-se ariranha esse quadrúpede que parece um gato, vivendo em toca à beira de um regato, ou rio caudaloso onde se banha. Nada com perfeição, tem certa manha, em várias posições supera o pato, de peixe faz seu predileto prato, solta um miado feio quando se assanha..." (A Lontra, Antônio Carlos Barreto, Crateús, 1976)

5 Ao meu pai e à minha filha, duas lindas estrelas que iluminaram esta jornada do começo ao fim.

6 AGRADECIMENTOS Agradeço imensamente a todos que tornaram este projeto, um sonho antigo, possível. À Fundação Grupo Boticário de Proteção a Natureza, Centro de Pesquisas Ambientais do Nordeste e Mohamed Bin Zayed Species Conservation Fund, por acreditarem na importância do projeto e fornecerem o suporte financeiro indispensável para a realização desse trabalho. Ao Programa de Pós Graduação em Ecologia da Universidade Federal do Rio Grande do Norte pela oportunidade e estrutura oferecida, e à CAPES (Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior) pela bolsa concedida. Ao meu orientador, Eduardo M. Venticinque (Dadão), por ter acreditado no projeto desde o início, mesmo quando ainda parecia loucura "procurar lontra na Caatinga". Pela amizade, hospitalidade, por todo o conhecimento passado e pela disponibilidade nos momentos realmente importantes, sempre com tranquilidade e bom humor. A Frederico Martins, Sylvain Chartier, Felipe Monteiro e Aleksander Hada Ribeiro, amigos que me acompanharam e ajudaram durante os extensos trabalhos de campo, sem os quais este trabalho não teria sido realizado. A Weber Silva e Felipe Monteiro pela ajuda na obtenção de literatura rara sobre a fauna do estado do Ceará. A Guilherme Mazzochini (Guiga) pela importante ajuda nas análises, e pela boa vontade e disponibilidade em ajudar em todos os momentos que precisei. Aos Drs. Eduardo Eizirik e Cristine Trinca pela parceria nas análises genéticas e pelo apoio durante minha estadia em Porto Alegre. Aos amigos Paulo Henrique Marinho e Eduardo von Mühlen (Duka), pelas longas conversas sobre modelos de ocupação, troca de ideias e artigos. A Paulo também pela coleta de amostras e informações de lontras nas suas andanças pelo Nordeste. Aos colegas da Pós-Graduação em Ecologia e aos vários amigos da "conexão Manaus - Natal" pela amizade, conversas, momentos de descontração e discussões ao longo desse anos. Aos professores do Programa de Pós-Graduação em Ecologia pelas discussões ao longo do curso, em especial ao Dr. Gabriel Correa Costa, que acompanhou o projeto desde o início; Dr. José Attayde (Coca), pela ajuda nas análises de qualidade da água; e Dr. Mauro Pichorim, pelas reuniões e conversas que me ajudaram muito a compreender os modelos de ocupação. Ao Dr. Diego Astúa, Dra. Renata Pardini, Dr. Anderson Feijó, Dr. Carlos Roberto Fonseca e Dra. Renata Sousa-Lima por terem aceitado o convite para participar da banca, avaliado o trabalho, e por todas as correções, comentários e sugestões.

7 A Fernando Rosas, por ter me aberto as portas ao mundo dos mustelídeos aquáticos, por todo conhecimento passado e pela ajuda na ideia inicial do projeto. A toda a família do Laboratório de Mamíferos Aquáticos do INPA pelos muitos anos de convívio, aprendizado e trabalhos compartilhados, que me renderam a experiência que tenho atualmente para trabalhar com o grupo. A Rodrigo Ranulpho, companheiro que escolhi para a minha vida, pelo apoio fundamental em todas as etapas deste projeto, desde a escolha das áreas de estudo, logística, formatação de mapas, às inúmeras remadas e andanças em campo, e aos cuidados comigo. Também pela paciência e compreensão nos momentos mais difíceis, e pelos maravilhosos momentos compartilhados em campo. Sem você tudo seria mais difícil. A toda minha querida e grande família, em especial à minha mãe, Gerusa Farias Rosas Ribeiro, que com todo o amor forneceu a educação, valores e princípios que constituem a base do que sou hoje, pelo apoio em todos os momentos e por ser o meu porto seguro, para onde sempre recorro e me sinto acolhida. Ao meu irmão, Mateus Rosas Ribeiro Filho, pelo incentivo, apoio e por ser um exemplo de pesquisador a ser seguido. À minha irmã, Sandra Farias Rosas Ribeiro, pela amizade e parceria durante toda a vida, e pelas inúmeras revisões dos textos em inglês. À minha segunda mãe, Nevinha, por todo amor, cuidados e mimos que sempre recebi. Aos meus tios: Yara Rosas e José de Borja Peregrino, por todo apoio e incentivo no início desta caminhada, em um momento tão difícil; Nelson Rosas, pelo interesse que sempre teve nas minhas pesquisas e projetos, e por ser mais um grande referencial que tenho de ética e pesquisa na academia; Clemente Rosas e Paula Baracho, pelo apoio em vários momentos, em especial nesta fase final de tantas mudanças; Rita de Cássia, pelo apoio em todos os momentos e por ser um exemplo de mulher a ser seguido, uma pessoa forte, de coração enorme e sempre disposta a ajudar. A Tânia e Joaozinho, tios queridos, pela hospitalidade sempre tão aconchegante em Natal, e a Tânia também por ter se tornado a dentista oficial e mais querida da Ecologia. A todas as pessoas e famílias maravilhosas que conheci ao longo dos rios nordestinos, do Velho Chico (Rio São Francisco) ao Velho Monge (Rio Parnaíba). Pessoas simples e sempre de portas abertas para uma conversa, abrigo, café... a todos os pescadores que me acompanharam e forneceram importantes informações sobre as lontras. Às lontras, animais tão misteriosos e fantásticos, que raramente se permitem serem vistas, mas que deixaram seus rastrinhos ao longo do meu caminho, comprovando sua existência e resistência diante das condições mais adversas.

8 Por último, não só agradeço como dedico esta tese ao meu Pai, Mateus Rosas Ribeiro, o qual nunca estará in memoriam, pois é uma presença muito viva em vários momentos da minha vida. Foi o maior incentivador deste doutorado e, apesar de não ter presenciado a sua concretização nesse plano, me guiou em todos os momentos. E a minha filha, Elis, que mesmo ainda na barriga, me transmitiu uma calma e tranquilidade fundamentais nesta última etapa. Espero poder contribuir de alguma forma para que você ainda conheça um pouco da cultura e beleza do Nordeste, como eu conheci.

9 SUMÁRIO RESUMO GERAL...9 ABSTRACT...11 CAPÍTULO I - New records and update on the geographic distribution of Lontra longicaudis (Olfers, 1818) (Carnivora: Mustelidae) in Seasonally Dry Tropical Forests of northeastern Brazil*...13 ACKNOWLEDGEMENTS...25 LITERATURE CITED...25 CAPÍTULO II - Ocupação e uso do habitat pela Lontra Neotropical (Lontra longicaudis) no Nordeste brasileiro*...30 RESUMO INTRODUÇÃO MATERIAL E MÉTODOS RESULTADOS DISCUSSÃO REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS...59 CAPÍTULO III - Diversidade genética e padrão de dispersão da Lontra Neotropical (Lontra longicaudis) no nordeste brasileiro*...67 RESUMO INTRODUÇÃO MATERIAL E MÉTODOS RESULTADOS DISCUSSÃO REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS...93 CONCLUSÃO GERAL

10 RESUMO GERAL A distribuição geográfica de uma espécie é uma informação básica essencial para planejamentos de conservação. Esta informação, no entanto, muitas vezes é tendenciosa para algumas regiões ou grupos taxonômicos, de acordo com as facilidades de acesso e características da história natural. A lontra neotropical [Lontra longicaudis (Olfers,1818)] é uma espécie pouco estudada devido ao seu comportamento discreto e a consequente baixa detectabilidade na natureza. Essa situação é agravada na região Nordeste do Brasil, que por muito tempo foi considerada como uma lacuna nos seus mapas de distribuição, sendo atualmente apontada como uma região prioritária para estudos com a espécie. Este projeto teve o objetivo de entender como a L. longicaudis está distribuída no Nordeste brasileiro e os fatores estruturantes da sua distribuição, uso do habitat e diversidade genética. Este foi o primeiro estudo com enfoque para a espécie na região, realizado através de uma amostragem padronizada em 17 bacias hidrográficas do Nordeste brasileiro ao Norte do Rio São Francisco, entre os estados de Alagoas e Piauí. Cada bacia hidrográfica foi amostrada em três trechos (alto, médio e baixo curso), sendo em cada trecho percorridos aproximadamente 5km, repetidos ao longo de 4 dias, em busca de indícios de presença da espécie. Isto resultou em 726 km, percorridos em 45 trechos de rio amostrados. No primeiro capítulo discutimos a ocorrência da L. longicaudis na Caatinga, bioma semiárido onde existia apenas um registro de ocorrência da espécie relatado na literatura, e que por isso não tem sido considerado como parte da sua distribuição em planejamentos e estratégias de conservação. São apresentados registros históricos e atuais inéditos de ocorrência da L. longicaudis na Caatinga, discutidos os fatores que podem estar influenciando sua ocorrência na região, e é proposta a atualização do mapa de distribuição da espécie, com base na confirmação de uma real lacuna na sua distribuição atual. No segundo capítulo nós analisamos os fatores ambientais, climáticos e antrópicos que influenciam no padrão de ocupação, detecção e uso do habitat da L. longicaudis nas bacias hidrográficas do Nordeste Brasileiro. A probabilidade de detecção da L. longicaudis na região foi alta e negativamente influenciada pela ordem do rio, variável relacionada à localização do trecho de rio na rede de drenagem. A sazonalidade da precipitação foi o principal fator determinante da ocupação da espécie na região, que se apresenta concentrada na subregião das bacias que drenam para o leste, onde a sazonalidade da precipitação é menor. Esta variável climática também foi importante para a ocorrência e uso do habitat pela espécie, mais intenso nas áreas com menor sazonalidade, relacionadas à Floresta Atlântica. A Floresta Atlântica nordestina é a porção menos conservada deste bioma. Nesta região as lontras utilizaram mais os rios com menor área de captação de água a montante, que correspondem a tributários menores, 9

11 que podem oferecer melhores condições ambientais que os rios principais, funcionando como um refúgio para a espécie. Mesmo utilizando refúgios, o uso do habitat foi negativamente correlacionado com a porcentagem de remanescentes naturais, uma consequência indireta do estado de degradação das áreas mais utilizadas pela espécie, o que coloca a L. longicaudis em um estado de alerta na região. Para entender como está estruturada a população de lontras do Nordeste brasileiro e fornecer subsídios para a sua persistência a longo prazo, no terceiro capítulo nós analisamos a diversidade genética e fluxo gênico da espécie na região, através de DNA mitocondrial e da análise de cinco cenários alternativos de dispersão. Para isto foram analisadas 36 amostras não invasivas (fezes frescas, muco e tecido), provenientes de oito bacias hidrográficas. Destas amostras, 17 amplificaram os três segmentos analisados e foram consideradas indivíduos distintos pela localização amostral e composição genética. Estes indivíduos são representativos de 7 haplótipos, dos quais 4 foram identificados pela primeira vez neste estudo. A espécie apresentou alta diversidade haplotípica, mas baixa variabilidade nucleotídica na região. A maior diferenciação genética foi observada em duas amostras do Piauí, acima da área de Caatinga onde a ausência da espécie foi confirmada neste estudo, corroborando a existência de uma barreira climática por onde o fluxo gênico pode estar interrompido há mais tempo. A população de lontra do Nordeste apresentou diferença genética significativa em relação aos grupos geográficos da Amazônia e do Leste da América do Sul, o que indica menor fluxo gênico entre essas regiões. O cenário que atribuiu um custo elevado para a dispersão por terra foi o que apresentou relação mais forte com a divergência genética observada entre as amostras da região nordeste, indicando que a espécie é capaz de se dispersar por terra, mas em situações extremas. Já a divergência genética entre as bacias costeiras apresentou relação mais forte com as distâncias geográficas (euclidiana e trecho de bacias), o que pode ser resultado de uma região mais homogênea, sujeita a alagamentos, onde a paisagem impõe menos resistência à dispersão por animais semiaquáticos. Análises do caminho de menor custo indicam o Rio São Francisco como uma importante rota de dispersão, conectando as bacias costeiras do Nordeste com as bacias localizadas ao Norte da Caatinga, o que ressalta a importância da sua preservação para a manutenção da diversidade genética na região. As três questões abordadas neste estudo preenchem uma importante lacuna de conhecimento sobre a lontra neotropical no Nordeste do Brasil, uma das regiões mais secas da sua área de distribuição, atendendo a ações prioritárias do plano nacional de ações para a conservação da espécie. Palavras-chave: Mustelidae, Lutrinae, Semiaquático, Bacias hidrográficas, Caatinga, Ocorrência, Detecção, Conservação. 10

12 ABSTRACT The geographic distribution of a species is an essential information for conservation planning. This information, however, is often biased towards some regions or taxonomic groups, according to accessibility of sampling sites and natural history of the species studied. The neotropical otter [Lontra longicaudis (Olfers, 1818)] is a little studied species because of its elusive behaviour, which results in low detectability in natural environments. This situation is worse in Northeastern Brazil, which for a long time appeared as a gap in L. longicaudis distribution maps, and is currently appointed as a priority region for studies with the species. This project aimed to understand how L. longicaudis is distributed in Northeastern Brazil and the structuring factors of its distribution, habitat use and genetic diversity. This was the first dedicated otter survey in the region, conducted systematically during field campaigns to 17 river basins of Northeastern Brazil, in the area North of São Francisco River, between the states of Alagoas and Piauí. Each river basin was sampled at three stretches (lower, middle and upper courses), over approximately 5 km, repeatedly for four days each, looking for evidences of the species presence. The overall sample effort was 726 km in 45 sampled river stretches. In the first chapter we discuss L. longicaudis occurrence in Caatinga, a semi-arid biome where a single record of the species occurrence was reported in the literature, and which has not been considered as part of its distribution in conservation planning and strategies. We report historical and current new occurrence records of L. longicaudis in Caatinga, discuss factors that may be influencing its occurrence in the region, and propose updating the species distribution map, based on the confirmation of a real gap in its current distribution. In the second chapter we analyze environmental, climatic and anthropic factors influencing otter occupancy, detection and habitat use on river basins of Northeastern Brazil. Detection probability of otters' signs was high and negatively influenced by river order, a variable related to the location of the river stretch in the drainage network. Precipitation seasonality was the main determinant of L. longicaudis occupancy in the region, which is concentrated in the subregion of river basins draining to the East, with lower precipitation seasonality. This climatic variable was also important to explain occurrence and habitat use of the species, which was more intense in areas of lower seasonality, corresponding to the Atlantic forest. Northeastern Atlantic Forest is the least conserved portion of this biome. In this region, otters used more rivers with lower water catchment area upstream, which corresponds to smaller tributaries, providers of better environmental conditions to serve as refuge for the species than main rivers. Even using these refuges, the intensity of habitat use was negatively correlated with the percentage of natural remnants, an indirect consequence of the degradation status of the most frequently used areas 11

13 by the species, placing L. longicaudis at risk in the region. In order to understand how the Northeastern Brazil otter population is structured and to provide subsidies to its long-term persistence, in the third chapter we analyze the species genetic diversity and gene flow through mitochondrial DNA and analyzing five alternative dispersal scenarios. A total of 36 noninvasive samples (fresh faeces, mucus and tissue), from eight river basins, were analyzed. Within these samples, 17 amplified the three mitochondrial DNA segments analyzed, and were considered distinct individuals according to the sampling locality and the genetic composition. These individuals are representatives of seven haplotypes, from which four were identified for the first time in this study. Estimates of genetic variability indicate high haplotype diversity and low nucleotide variability. The greatest genetic differentiation among samples were observed in two samples from Piauí, north from the Caatinga area were the species absence was confirmed in this study, confirming the climatic barrier through which gene flow might have been interrupted for a long time. The Northeastern otter population showed a significant genetic difference compared to Amazonia and East of South America groups. The "higher land dispersal cost" scenario was the most correlated with the observed genetic differentiation among sampled individuals, indicating that the species is able to disperse by land, but only in extreme situations. Genetic divergence between coastal river basins showed a strong relationship with geographical distances (Euclidian and watershed distances), which may be the result of a more homogeneous region, subject to flooding, where landscape imposes lower resistance to dispersal by semi-aquatic animals. The least cost path analyzes indicate the São Francisco River as an important dispersal route connecting coastal river basins of Northeastern Brazil with basins located North from the Caatinga, which highlights the importance of São Francisco river basin conservation for the maintenance of the genetic diversity in this region. The three objectives of this study fill an important knowledge gap on Neotropical otter in Northeastern Brazil, one of the driest regions of its distribution, attending to priority actions of the national action plan for the species conservation. Keywords: Mustelidae; Lutrinae; Semiaquatic; River Basins; Caatinga; Occurrence; Detection; Conservation. 12

14 CAPÍTULO I New records and update on the geographic distribution of Lontra longicaudis (Olfers, 1818) (Carnivora: Mustelidae) in Seasonally Dry Tropical Forests of northeastern Brazil* *Rosas-Ribeiro, P. F.; Ranulpho, R.; Venticinque, E. M New records and update on the geographic distribution of Lontra longicaudis (Olfers, 1818) (Carnivora: Mustelidae) in Seasonally Dry Tropical Forests of northeastern Brazil. Check List 13(3):

15 NGD Rosas-Ribeiro et al. Lontra longicaudis occurrence on Caatinga biome New records and update on the geographic distribution of Lontra longicaudis (Olfers, 1818) (Carnivora: Mustelidae) in Seasonally Dry Tropical Forests of northeastern Brazil Patrícia F. Rosas-Ribeiro 1, 3, Rodrigo Ranulpho 2 & Eduardo M. Venticinque 1 1 Universidade Federal do Rio Grande do Norte, Centro de Biociências, Departamento de Ecologia, Caixa Postal 1524, CEP , Natal, RN, Brazil 2 Universidade Federal de Pernambuco, Departamento de Geografia, Avenida Prof. Morais Rego, Cidade Universitária, CEP , Recife, PE, Brazil 3 Corresponding author. patriciafarias@hotmail.com Abstract: We confirmed occurrences of Lontra longicaudis (Olfers, 1818) in Seasonally Dry Tropical Forests (Caatinga) of 10 river basins in northeastern Brazil, reporting the first records of the species in five of them. The species was not found in river basins totally inserted in Caatinga, nor where Caatinga borders Cerrado (Piauí state), indicating a gap in the species distribution. We report the first otter occurrence in Piauí, in the Cerrado biome of the southern part of the state. The relevance of these results for Neotropical Otter conservation is discussed, and an update of the species distribution map is proposed. Key words: Caatinga; semi-arid; Lutrinae; Near Threatened species; geographic distribution; conservation; occurrence 14

16 Neotropical Otter, Lontra longicaudis (Olfers, 1818), is one of the least studied species of the subfamily Lutrinae (Mustelidae) because of its elusive behaviour and consequent low detectability in natural environments (ROSAS 2004). Although the species is described as widespread, occurring originally from Mexico to Uruguay (KRUUK 2006), its geographical distribution is poorly known in some regions, such as in northeastern Brazil, which until recently appeared as a gap in L. longicaudis distribution maps (EISENBERG & REDFORD 1999; EMMONS & FEER 1999; LARIVIÈRE 1999; KRUUK 2006). Recent studies have reported the occurrence of L. longicaudis in some localities of northeastern Brazil, including the states of Bahia (BA) (Souto 2012), Sergipe (SE) (ASTÚA et al. 2010; DANTAS & DONATO 2011; MENDONÇA & MENDONÇA 2012; DIAS & BOCCHIGLIERI 2016), Alagoas (AL) (FERNANDES 2003), Pernambuco (PE) (ASTÚA et al. 2010; FEIJÓ & LANGGUTH 2013), Paraíba (PB) (ASTÚA et al. 2010; FEIJÓ & LANGGUTH 2013; TOLEDO et al. 2014), Rio Grande do Norte (RN) (LAURENTINO & SOUSA 2014), and Maranhão (MA) (MESQUITA & MENESES 2015). These reports indicate that the aforementioned gap was not due to the actual absence of the species, but to a lack of studies and adequate sampling in the region. Records of L. longicaudis in northeastern Brazil are mostly restricted to Atlantic Forest and its associated ecosystems. No record was reported in Ceará and Piauí, which are states mostly covered by a Seasonally Dry Tropical Forests biome, the Caatinga. This biome has not been considered in the species geographical distribution (RODRIGUES et al. 2013). A single occurrence of this species in Caatinga was reported in São Francisco River (SE), which was the first official record of L. longicaudis in this biome (DIAS & BOCCHIGLIERI 2016). However, no field inventory to verify the presence of the Neotropical Otter was conducted in the region. All L. longicaudis occurrence data in northeastern Brazil are occasional reports or compilations of existing occurrence data, which could be geographically biased towards more populated or better-studied regions. In a recent study, RHEINGANTZ et al. (2014) estimated a species distribution model for L. longicaudis and suggested the expansion of its current distribution to new areas, covering Brazil s Northeast Region, including Caatinga biome. Following recommendations by RHEINGANTZ et al. (2014), and based on existing occurrence data, the distribution map of L. longicaudis was updated, and now the entire Brazilian territory is included within its distribution range (IUCN 2015). Although the map is presented as a uniform polygon, RHEINGANTZ et al. (2014) pointed the importance of gathering occurrence data in areas with 15

17 little information, and recommended that northeastern Brazil be a priority area for future studies; this region represents one of the driest areas within the range of the Neotropical Otter. Confirming the current distribution of this species, with emphasis on North and Northeast regions, is one of the actions set out in the national action plan for the conservation of otters (ICMBio/MMA 2010). Investigating the isolation of otter populations in northeastern Brazil is also necessary for this species conservation, according to a recent risk assessment of L. longicaudis (RODRIGUES et al. 2013). The conservation status of L. longicaudis was recently updated from Data Deficient to Near Threatened by the International Union for the Conservation of Nature, because of increasing anthropogenic threats to aquatic and terrestrial environments (RHEINGANTZ & TRINCA 2015). The species is also classified as Near Threatened in Brazil, and Vulnerable in the northeastern Atlantic Forest region because of the high level of habitat degradation (RODRIGUES et al. 2013). The species conservation status was not assessed for the Caatinga due to the lack of occurrence data in this biome. To improve the understanding of L. longicaudis distribution in northeastern Brazil, the present study assessed this species occurrence in Caatinga, a seasonally dry tropical forest in the semi-arid region of Brazil's Northeast. Field campaigns were planned and conducted in northeastern Brazil, north of the São Francisco River. This area is inserted in two freshwater ecoregions: Parnaíba, and Northeastern Caatinga and Coastal Drainages (NCCD) (ABELL 2008). The Parnaíba freshwater ecoregion consists of the Paranaíba River and its tributaries, covering the entire Piauí state and a border region between Piauí and Maranhão, including areas of Caatinga and Cerrado biomes; the NCCD freshwater ecoregion extends between Ceará and Alagoas states, covering several smaller river basins and areas of Atlantic Forest and Caatinga biomes (Figure 1). We used the biome boundaries given by the Brazilian Institute of Geography and Statistics, the same adopted for environmental laws. In the Caatinga biome, the main focus of our study, low annual rainfall ranges from 240 to 1500 mm, but with 50% of the Caatinga s area receiving less than 750 mm/year (PRADO 2003). Additionally, the irregularity of rainfalls is the main characteristic of Caatinga biome, where most of the rainfall is concentrated within a three-month period, with wide annual and 16

18 interannual variation causing periodic severe droughts (PRADO 2003). Even with these droughts, the biome sustains 11.8% of the Brazilian human population, and has been under increasing anthropic pressure for years (RIBEIRO et al. 2015). We selected 16 river basins with the goal to fill gaps in the species distribution records. Each river basin was sampled at three stretches (lower, middle and upper courses; Figure 1). As an exception, two rivers of Parnaíba ecoregion were sampled at only two stretches, a strategy to maximize the number of sampled rivers in this ecoregion, where most of the records were historical occurrences. Headwaters in Caatinga biome are often intermittent and their surroundings stay completely dry most of the year. In these cases, because otters are semiaquatic animals, instead of sampling the upper stretches near headwaters, we sampled the upper stretches where a minimal amount of water was maintained throughout the year (i.e., river stretches at least 2 m wide or water ponds less than 1 km apart). Each river stretch was sampled repeatedly for four days over approximately 5 km, looking for sights or indirect signs of otter presence (dens, tracks, faeces, and latrines). This amounted to an overall sample effort of 725 km, of which km were inside the Caatinga biome. Sampled stretches were navigated using a boat with outboard engine (controlled speed 7 km/h) or kayak, or by walking, depending on navigation conditions. Camera traps were placed near fresh dens, trails or latrines in order to obtain photographic records. Besides the active search, semi-structured interviews were conducted with local people, to gather information about historical and current occurrences. At least six interviews were conducted in each sampled river stretch, totalling 445 interviews. Interview records were only considered when supported by pictures, or by detailed report from more than one interviewee. Occurrences were considered historical when no evidence of this species presence was recorded for more than 10 years. The extant presence of L. longicaudis in Caatinga biome was recorded in seven of the 16 sampled river basins, all of them inserted in NCCD freshwater ecoregion, as well as in an additional stretch sampled in São Francisco River (Figure 1; Table 1). In addition, otter presence in Caatinga was confirmed in two river basins not included in our sampling effort: upper Jundiaí River (Macaíba, RN), where a dead specimen was found; and upper Paraíba River (Umbuzeiro, PB), based on the interviews. These results show a total of 10 river basins in the Caatinga of northeastern Brazil where the Neotropical otter is present (Figure 1; Table 17

19 1). Considering only studies that present geographic coordinates, we report here the first accurate records of the species for five of the 10 river basins: Pium (RN), Jundiaí (RN), Jacu (RN), Curimatau (RN/PB), and Coruripe (AL) (Table 1). Except for São Francisco River, all of the sampled river stretches have an intermittent hydrologic regime, maintaining some ponds or very little volume and water flow during the dry season. Figure 1. Study area in northeastern Brazil, north of São Francisco River (right inset); Sampled river stretches in Parnaíba (dark blue) and Northeastern Caatinga and Coastal Drainages (light blue) freshwater ecoregions, where current occurrence of otter was confirmed - indicated by black squares, or not confirmed - indicated by white squares (left inset); The main map shows records of Lontra longicaudis in Caatinga of northeastern Brazil: signs and camera trap records (black dots), records from interviews (black triangles current; grey triangles historical). Black stars indicate first records of Lontra longicaudis in Piauí state. Numbers next to the records are identification labels (Record ID in Table 1). Small gray squares indicate records in Atlantic Forest. Datum WGS

20 Table 1. Current and historical records of Lontra longicaudis in Caatinga of northeastern Brazil, and first records of the species in Piauí state (PI). Record type: S= signs, I= interviews, CT= camera trap records, C= carcass. NCCD= Northeastern Caatinga and Coastal Drainages freshwater ecoregion. Record ID Freshwater Ecoregion River Basin River Stretch State 1-5 São Francisco São Francisco Lower AL/SE City Piranhas/Canidé do São Francisco Number of records Record Type Latitude a Longitude a Year 5 S, I, CT NCCD Pium Upper RN Macaíba/São José de Mipibu 10 S, I NCCD Jacu Middle RN Passagem/Santo Antônio 8 S, I NCCD Jacu Upper RN São José do Campestre 1 I NCCD Curimatau Middle RN Montanhas 17 S, I, CT , 43 NCCD Curimatau Upper PB Caiçara 2 S, CT NCCD Camaratuba Upper PB Lagoa de Dentro/Curral de Cima 6 S, I, CT NCCD Goiana Upper PE Bom Jardim, São Vicente Ferrer 9 S, I NCCD Una Upper PE Cachoeirinha 9 S, I NCCD Coruripe Upper AL Palmeira dos Índios 17 S, I, C NCCD Jundiaí Upper RN Macaíba 1 C NCCD Paraíba Upper PB Umbuzeiro 1 I Parnaiba Longá Lower PI Caxingó 3 I >50 years ago c 90, 91 Parnaiba Longá Middle PI São José do Divino 2 I years ago c 92, 93 Parnaiba Longá Upper PI Barras/Batalha, Boa Hora 2 I years ago c 94 Parnaiba Poti Lower PI Demerval Lobão 1 I >50 years ago c 95 Parnaiba Parnaíba Middle PI/MA Palmeirais/Parnarama 1 I >50 years ago c 96 Parnaiba Canindé Lower PI Amarante 2 I years ago c Parnaiba Uruçui-Preto b Upper PI Currais/Baixa Grande do Ribeiro 13 S, I Parnaiba Uruçui-Preto b Lower PI Uruçuí 7 S, I, CT , 118 Parnaiba Parnaiba b Upper PI Uruçuí 2 S, I a When more than one record were found in a river stretch, we presented geographic coordinates of the record further inside Caatinga biome; b First records of Lontra longicaudis in Piauí state, Cerrado biome; c Historical records of Lontra longicaudis: no evidence of the species occurrence for more than 10 years 19

21 Current occurrences of Lontra longicaudis were mostly confirmed in multiple occasions, by signs (Figure 2), interviews, and sometimes also by camera trap records (Figure 3; Table 1), indicating that otters are residents or frequent users of these river stretches. Otter signs, especially faeces, are the best evidence of otter presence, since they are quite conspicuous, frequently found on prominent rocks, sandbanks and trunks along riverbanks (QUADROS & MONTEIRO-FILHO 2002; KRUUK 2006; KASPER et al. 2008). Furthermore, otter faeces are easily identified by their content and smell, consisting mainly of fish and crustacean remains (KRUUK 2006). A voucher specimen (skull) was collected in April 2015 in the upper stretch of Coruripe River basin (AL), and is deposited in the mammal collection of the Departamento de Zoologia, Universidade Federal de Pernambuco, UFPE Figure 2. Lontra longicaudis faeces in the middle stretch of Pium River, Rio Grande do Norte state. 20

22 Figure 3. Lontra longicaudis in the lower stretch of Uruçui-Preto River, South of Piauí state. Our records confirm the presence of L. longicaudis in Caatinga biome. All current records of the species, however, are located in river basins divided between both the Caatinga and Atlantic Forest biomes, and most of them in a transition zone between the two biomes. Although current occurrences had been recorded in intermittent river stretches, all of these river basins have some perennial stretches at their lower course. The occurrences further inside the Caatinga biome were recorded in São Francisco river basin, which is the largest river of the region, with the headwaters in the Cerrado of southeastern Brazil and with a perennial hydrologic regime. This indicates that water availability is the main factor limiting otter occurrence in northeastern Brazil. Neotropical Otter occurs in other seasonally dry tropical forests along its distribution, for instance in Mexico (GALLO REYNOSO 1997), Colombia (GARCÍA-HERRERA et al. 2015), and Bolivia (TARIFA et al. 2010). In these regions, however, tropical dry forests occur as patches within an environmental mosaic encompassing more humid forests, where perennial rivers arise. The mammalian community within dry forests of the upper Tuichi River (Asariamas, La Paz, Bolivia) consists of species from adjacent humid forests (RÍOS-UZEDA et al. 2001). In Mexico, the Neotropical Otter usually occurs in arid and semi-arid regions, but always associated with perennial rivers or rivers that maintain permanent ponds (GALLO REYNOSO 1997; MONTERRUBIO-RICO & CHARRE-MEDELLÍN 2014). Caatinga is the only vast continuous area of seasonally dry tropical forest in South America (SANTOS et al. 2012) and one of the most extensive contiguous areas of tropical dry forest in the world (MILES et al. 2006). It 21

23 encompasses many rivers that originate from and are totally inserted within this biome; they are intermittent for their entire course. The ability of otters to survive in semi-arid conditions has been shown for the Eurasian Otter [Lutra lutra (Linnaeus, 1758)] in Mediterranean ecosystems (RUIZ-OLMO & JIMÉNEZ 2008a). In this region, otters can frequently occur in almost dry rivers, provided that some ponds exist; this is not directly related to the availability of water itself, but to the availability of prey, which include mostly aquatic species (RUIZ-OLMO et al. 2001; RUIZ-OLMO et al 2007). Despite the ability to adapt to scarce water conditions, long periods of drought decrease resource availability for otters, especially prey, affecting the species in a medium-term (RUIZ- OLMO & JIMÉNEZ 2008a). The reduction in the amount of water during these periods also increases the risks associated with foraging, as the otters need to look for food more frequently in shallow areas or out of water, where semi-aquatic species are weaker competitors than terrestrial species, and become more vulnerable to predation and to becoming roadkill (RUIZ-OLMO et al. 2001; RUIZ-OLMO & JIMÉNEZ 2008b). The reliance on ponds also makes them more vulnerable to being harassed and killed by local fishermen (CARRILLO-RUBIO & LAFÓN 2004). Survival in unstable and harsh climate environments causes additional ecological stress to the animal (RUIZ-OLMO & JIMÉNEZ 2008b), which can be worrying if compounded with normally-tolerated environmental impacts. In these situations, otters can migrate to more stable nearby river basins (RUIZ-OLMO & JIMÉNEZ 2008A; RUIZ-OLMO & JIMÉNEZ 2008b), which may have been the cause for the absence of otters in Parnaíba freshwater ecoregion in the last 50 years. The Parnaíba River has a perennial hydrologic regime, and most of the sampled tributaries maintain water in many stretches or large ponds throughout the year. Nevertheless, in this region the Caatinga borders the Cerrado, the latter a climatically milder biome, where tributaries of the Parnaíba are perennial and may provide less stressful conditions for the species. River basins completely inserted in Caatinga are under greater influence of semi-arid climate. Caatinga biome is characterized by periodic severe droughts every few years, with rare events of floods (KROL et al. 2001; PRADO 2003). Some of river basins completely inserted in this biome have an artificial perennial hydrologic regime because of large reservoirs that control water flow. However, all of these rivers were originally intermittent in most of their course and dried completely for long periods (ROSA et al. 2003). The lower frequency and 22

24 pronounced irregularity of rainfall, associated with strong water demand from human populations, can be the limiting factor for the occurrence of otters in river basins entirely inserted in Caatinga. Thus, our results indicate a real gap in the current species distribution at this biome. The existence of such gap is also corroborated by the areas of lesser suitability values in northeastern Brazil, estimated by the previously published species distribution model (RHEINGANTZ et al. 2014). There is no record of occurrences of L. longicaudis in historical faunal surveys of Ceará (DIAS DA ROCHA 1948; PAIVA 1973; MARES et al. 1981). One exception was reported by the historian GOMES DE FREITAS (1972), who stated that the last otters were seen in Vale do Coronzó, Jucá River, a tributary of upper Jaguaribe River. This tributary is within the same Caatinga ecoregion as São José das Lontras district (Ipueiras, CE) where the folk story suggests the possible existence of Neotropical Otters more than a century ago. This is a highaltitude region having a wetter climate. In earlier times, it may have been a refuge for L. longicaudis in the Caatinga of Ceará, but now it seems to be absent for a long time. None of the oldest interviewees declared to have seen the species. Studies to assess factors influencing the occurrence of L. longicaudis in northeastern Brazil are the next step to increase knowledge and contribute to this species conservation in the region. This is especially important in the Caatinga, a highly impacted biome that has been neglected by scientific research and conservation strategies (SANTOS et al. 2011, RIBEIRO et al. 2015). Water, an essential resource for otters, is increasingly scarce and demanded by human population in this biome (KROL et al. 2001). We propose updating the IUCN distribution map of L. longicaudis to remove the area of northeastern Brazil where there was no direct or indirect evidence of the species' current presence during our sampling, and where none exists in the literature (Figure 4). The excluded area should include river basins completely inserted in Caatinga and those basins where the Caatinga borders the Cerrado; this includes northwestern Rio Grande do Norte and western Paraiba, the whole of Ceará, and the Caatinga of northern Piaui. 23

25 Figure 4. Proposed updated map for Lontra longicaudis distribution, to include the gap where no current evidence of the species occurrence was recorded in this study, nor exists in the literature. The excluded area should include the northwestern Rio Grande do Norte and western Paraiba, the whole of Ceará, and the Caatinga of northern Piaui. Distribution map modified from IUCN Datum WGS

26 ACKNOWLEDGEMENTS We are grateful to Fundação Grupo Boticário de Proteção à Natureza and the Mohamed bin Zayed Species Conservation Fund for the financial support of this study, and to the Centro de Pesquisas Ambientais do Nordeste (CEPAN) for institutional support. We also thank Frederico Martins, Sylvain Chartier, Felipe Monteiro and Aleksander Hada Ribeiro for substantial assistance in field campaigns; Weber Silva and Felipe Monteiro for providing rare literature about the fauna of Ceará state; Paulo H. Marinho for collecting and providing information of a specimen found in RN; and the two anonymous reviewers and editors for their valuable suggestions. P.R.R. was supported by a fellowship from CAPES (Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior) and E.M.V. received a grant from CNPq (Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico; /2013-7). LITERATURE CITED ABELL, R., M.L. THIEME, C. REVENGA, M. BRYER, M. KOTTELAT, N. BOGUTSKAYA et al Freshwater ecoregions of the world: a new map of biogeographic units for freshwater biodiversity conservation. BioScience 58(5): doi: ASTÚA, D., P.H. ASFORA, F.M. ALÉSSIO AND A. LANGGUTH On the occurrence of the Neotropical Otter (Lontra longicaudis) (Mammalia, Mustelidae) in northeastern Brazil. Mammalia 74: doi: CARRILLO-RUBIO, E. & A. LAFÓN Neotropical river otter micro-habitat preference in west-central Chihuahua, Mexico. IUCN Otter Specialist Group Bulletin 21(1): DANTAS, M.A.T. & C.R. DONATO Registro de Lontra longicaudis (Olfers, 1818) na caverna da Pedra Branca, Maruim, Sergipe, Brasil. Scientia Plena 7(8): DIAS, D.M. & A. BOCCHIGLIERI Richness and habitat use by medium and large size mammals in Caatinga, northeastern Brazil. Neotropical Biology and Conservation 11(1): doi: DIAS DA ROCHA, F Subsídio para o estudo da fauna cearense (Catálogo das espécies animais por mim coligidas e anotadas). Revista do Instituto do Ceará 62: EISENBERG, J.F. & K.H. REDFORD Mammals of the Neotropics. The central Neotropics: Ecuador, Peru, Bolivia, Brazil. Chicago: University of Chicago Press. Vol pp. 25

27 EMMONS, L.H. & F. FEER Neotropical rainforest mammals: a field guide. 2nd ed. Chicago: University of Chicago Press. 396 pp. FEIJÓ, A. & A. LANGGUTH Mamíferos de médio e grande porte do nordeste do Brasil: distribuição e taxonomia, com descrição de novas espécies. Revista Nordestina de Ecologia 22(1): FERNANDES, A.C.A Censo de mamíferos em alguns fragmentos de Floresta Atlântica no Nordeste do Brasil [M.Sc. dissertation]. Recife: Universidade Federal de Pernambuco. 39 pp. GALLO REYNOSO, J.P Situación y distribución de las nutrias en mexico, con énfasis en Lontra longicaudis annectens Major, Revista Mexicana de Mastozoologia 2: GARCÍA-HERRERA, L.V., L.A. RAMÍREZ-FRÁNCEL & G.R. FLÓREZ Mamíferos en relictos de bosque seco tropical del tolima, Colombia. Mastozoologia Neotropical 22(1): GOMES DE FREITAS, A Inhamuns (Terra e Homens). Tauá: Editora Mandacaru. 216 pp. ICMBIO/MMA Sumário Executivo do Plano de Ação para a Conservação da Ariranha. Instituto Chico Mendes de Conservação da Biodiversidade. Accessed at 20 November IUCN The IUCN Red List of threatened species. Version International Union for Conservation of Nature. Accessed at 20 November KASPER, C.B., V.A.G.A. BASTAZINI, J. SALVI & H.C.Z. GRILLO Trophic ecology and the use of shelters and latrines by the Neotropical otter (Lontra longicaudis) in the Taquari Valley, southern Brazil. Iheringia, Série Zoologia 98(4): doi: KROL, M.S., A. JAEGAR, A. BRONSTERT & J. KRYWKOW The semi-arid integrated model (SDIM), a regional integrated model assessing water availability, vulnerability of ecosystems and society in NE-Brazil. Physics Chemistry of the Earth, B 26(7 8): doi: KRUUK, H Otters ecology, behaviour and conservation. Oxford: Oxford University Press. 278 pp. LARIVIERE, S Lontra longicaudis. Mammalian Species 609: 1 5. LAURENTINO, I.C. & R.T.M. SOUSA Unprecedented occurrence of Lontra longicaudis 26

28 (Olfers 1818) in the state of Rio Grande do Norte, Brazil. Revista Eletrônica de Biologia 7(4): MARES, M.A., M.R. WILLIG, K.E. STREILEIN & T.E. LACHER JR The mammals of northeastern Brazil: a preliminary assessment. Annals of Carnegie Museum 50(4): MENDONÇA, M.A.D.A & C.E.D.A. MENDONÇA Novo Registro de Lontra Neotropical, Lontra longicaudis (Olfers, 1818) (Carnivora: Mustelidae) no Estado de Sergipe, Nordeste do Brasil. Scientia Plena 8(9): MESQUITA, G.P. & R.F. MENESES Registro de Lontra longicaudis (Olfers, 1818) no estado do Maranhão, Nordeste do Brasil. Scientia Plena 11(7): MILES, L., A.C. NEWTON, R.S. DEFRIES, C. RAVILIOUS, I. MAY, S. BLYTH, V. KAPOS & J.E. GORDON A global overview of the conservation status of tropical dry forests. Journal of Biogeography 33: doi: MONTERRUBIO-RICO, T.C. & J.F. CHARRE-MEDELLÍN Distribución geográfica y ecológica de la nutria de río neotropical (Lontra longicaudis) en Michoacán, México. Therya 5(1): doi: PAIVA, M Distribuição e abundância de alguns mamíferos selvagens no estado do Ceará. Ciência e Cultura 25: PRADO, D As caatingas da América do Sul; pp. 3-73, in: I.R. LEAL, M. TABARELLI & J.M.C. SILVA (eds.). Ecologia e conservação da Caatinga. Recife: Editora Universitária/Universidade Federal de Pernambuco. QUADROS, J. & E.L. MONTEIRO-FILHO Sprainting sites of the Neotropical Otter, Lontra longicaudis, in an Atlantic Forest area of southern Brazil. Journal of Neotropical Mammalogy 9(1): RHEINGANTZ, M.; J.F.S. DE MENEZES & B. DE THOISY Defining Neotropical Otter Lontra longicaudis distribution, conservation priorities and ecological frontiers. Tropical Conservation Science 7(2): doi: RHEINGANTZ, M. & C.S. TRINCA Lontra longicaudis. The IUCN Red List of threatened species. Version Accessed at 20 November

29 RIBEIRO, E. M. S., V. ARROYO-RODRÍGUEZ, B.A. SANTOS, M. TABARELLI & I.R. LEAL Chronic anthropogenic disturbance drives the biological impoverishment of the Brazilian Caatinga vegetation. Journal of Applied Ecology 52(3): doi: RÍOS-UZEDA, B., R.B. WALLACE, H. ARANIBAR & C. VEITCH Evaluación de mamiferos medianos y grandes en el bosque semideciduo del alto Tuichi (PN y ANMI Madidi, Depto. La Paz). Ecología en Bolivia 36: RODRIGUES, L.A., C. LEUCHTENBERGER, C.B. KASPER, O. CARVALHO-JUNIOR & V.C.F. SILVA Avaliação do risco de extinção da Lontra Neotropical Lontra longicaudis (Olfers, 1818) no Brasil. Avaliação do Estado de Conservação dos Carnívoros ICMBio/IBAMA. Biodiversidade Brasileira 3(1): ROSA, R.S., N.A. MENEZES, H.A. BRITSKI, W.J.E.M. COSTA & F. GROTH Diversidade, padrões de distribuição e conservação dos peixes da Caatinga; pp , in: I.R. LEAL, M. TABARELLI & J.M.C. SILVA (eds.). Ecologia e conservação da Caatinga. Recife: Editora Universitária/Universidade Federal de Pernambuco. ROSAS, F.C.W Lontra, Lontra longicaudis (Carnivora: Mustelidae); pp , in: R. CINTRA (ed.). História natural, ecologia e conservação de algumas espécies de plantas e animais da Amazônia. Manaus: Edua. RUIZ-OLMO, J., J.M. LÓPEZ-MARTÍN & S. PALAZÓN The influence of fish abundance on the otter (Lutra lutra) populations in Iberian Mediterranean habitats. Journal of Zoology. 254(3): doi: RUIZ-OLMO, J., J. JIMÉNEZ & W. CHACÓN The importance of ponds for the otter (Lutra lutra) during drought periods in Mediterranean ecosystems: a case study in Bergantes River. Mammalia 71: doi: RUIZ-OLMO, J. & J. JIMÉNEZ. 2008a. Ecología de la Nutria en los Ambientes Mediterráneos de la Península Ibérica (Otter ecology in Mediterranean Environments of the Iberian Peninsula); pp , in: J.M. LÓPEZ-MARTÍN & J. JIMÉNEZ (eds.). La nutria en España. Veinte años de sequimiento de un mamífero amenazado. Málaga: SECEM. RUIZ-OLMO, J. & J. JIMÉNEZ. 2008b. Diet diversity and breeding of top predators are determined by habitat stability and structure: a case study with the Eurasian otter (Lutra lutra L.). European Journal Wildlife Research. 55: doi: 28

30 SANTOS, J.C., I.R. LEAL, J.S. ALMEIDA-CORTEZ, G.W. FERNANDES & M. TABARELLI Caatinga: the scientific negligence experienced by a dry tropical forest. Tropical Conservation Science 4(3): doi: SANTOS, R.M., A.T. OLIVEIRA-FILHO, P.V. EISENIOHR, L.P.QUEIROZ, D.B.O.S. CARDOSO & M.J.N. RODAL Identity and relationships of the arboreal Caatinga among other floristic units of seasonally dry tropical forests (SDTFs) of north-eastern and central Brazil. Ecology and Evolution 2(2): doi: SOUTO, L.R.A New occurrence data of Neotropical Otters Lontra longicaudis (OLFERS, 1818), in Bahia state, northeastern Brazil. IUCN Otter Specialist Group Bulletin 29(2): TARIFA, T., E. YENSEN, B. RÍOS-UZEDA, V. ZAMBRANA, P.A. VAN DAMME & R.B. WALLACE Mustelidae; pp , in: R.B. WALLACE, H. GÓMEZ, Z.R. PORCEL & D.I. RUMIZ (eds.). Distribucíon, ecología e conservacíon de los mamíferos medianos e grandes de Bolivia. Santa Cruz de la Sierra: Centro de Ecología Difusíon, Fundacíon Simón I. TOLEDO, G.A.C., N.M. GURGEL FILHO, F.C. ZERMIANI, J.C.N. DE AZEVEDO & A. FEIJÓ Albinism in Neotropical Otter, Lontra longicaudis (Carnivora: Mustelidae). Pan- American Journal of Aquatic Sciences 9(3): Authors contributions: PRR and EMV designed sampling, conducted data analyses and discussions, PRR and RR conducted field campaigns for data collection, RR contributed in image analyses and maps, and PRR wrote the manuscript. Received: 15 December 2016 Accepted: 29 March 2017 Academic editor: Guilherme S. T. Garbino 29

31 CAPÍTULO II Ocupação e uso do habitat pela Lontra Neotropical (Lontra longicaudis) no Nordeste brasileiro* * Manuscrito em preparação 30

32 Ocupação e uso do habitat pela Lontra Neotropical (Lontra longicaudis) no Nordeste brasileiro Patrícia F. Rosas-Ribeiro 1 ; Eduardo M. Venticinque 1 1 Universidade Federal do Rio Grande do Norte, Centro de Biociências, Departamento de Ecologia, Caixa Postal 1524, CEP , Natal, RN, Brazil RESUMO Entender os fatores que influenciam a ocorrência e uso do habitat é essencial para a efetividade de estratégias de conservação que possam garantir a persistência das espécies em ambientes degradados. A lontra neotropical [Lontra longicaudis (Olfers,1818)] é um carnívoro semiaquático, recentemente classificado como quase ameaçado de extinção pela União Internacional para a Conservação da Natureza, pela crescente degradação do ambiente aquático e terrestre onde vive. Sendo uma das espécies menos estudadas da subfamíllia Lutrinae, a lacuna de conhecimento em relação à L. longicaudis é agravada no nordeste brasileiro, que até recentemente aparecia como uma lacuna nos seus mapas de distribuição. Neste estudo nós analisamos o padrão de ocupação e uso do habitat da L. longicaudis no nordeste brasileiro ao norte do rio São Francisco. Para isto foram amostradas 45 microbacias, distribuídas em 17 bacias hidrográficas, a procura de vestígios de lontra. Foram utilizados modelos de ocupação para analisar a influência de covariáveis ambientais, climáticas e antrópicas na detecção e ocupação da espécie na região. Modelos lineares generalizados mistos foram utilizados para modelar a intensidade de uso do habitat em função das mesmas covariáveis, na subregião das bacias hidrográficas que drenam para o leste, onde houve maior concentração de registros da espécie. A probabilidade de detecção da L. longicaudis na região foi alta e negativamente influenciada pela ordem do rio. A sazonalidade da precipitação foi o principal fator determinante da ocupação da espécie na região, que se apresenta concentrada na subregião das bacias que drenam para o leste, onde a sazonalidade da precipitação é menor, corroborando a ausência previamente relatada da espécie nas bacias totalmente inseridas na Caatinga. Esta variável climática também foi importante para a ocorrência e uso do habitat pela espécie, que foi mais intenso nas áreas com menor sazonalidade, relacionadas à Floresta Atlântica. A Floresta Atlântica nordestina é a porção menos conservada deste bioma. Nesta região as lontras utilizaram mais os rios com menor área de captação de água a montante, que correspondem a tributários menores, com melhores condições ambientais que os rios principais, e que podem funcionar como um refúgio para a espécie. Mesmo utilizando refúgios, o uso do habitat foi negativamente correlacionado com a porcentagem de remanescentes naturais, uma consequência indireta do estado de degradação das áreas mais utilizadas pela espécie, o que coloca a L. longicaudis em estado de alerta na região. Ressaltamos a necessidade urgente de estudos populacionais e estratégias de conservação direcionadas à espécie no Nordeste brasileiro, para que a persistência a longo prazo de suas populações seja garantida. Palavras chave: Lutrinae, Distribuição geográfica, Detecção, Ocorrência, Conservação 31

33 1. INTRODUÇÃO Entender que fatores influenciam a distribuição geográfica e o uso do habitat por uma espécie é essencial para o planejamento de estratégias efetivas de conservação (Barbosa et al., 2003; Perinchery et al., 2011; Prakash et al., 2012), o que tem se tornado cada vez mais importante diante da rápida expansão de paisagens modificadas pelo homem, associada à escassa e ineficiente rede de unidades de conservação existente (Gardner et al., 2009; Gardner et al., 2010). Menos de 10% das florestas tropicais do mundo estão inseridas em unidades de conservação (Gardner et al, 2009), sendo este percentual ainda menor em algumas regiões, como na porção norte da Floresta Atlântica nordestina, onde menos de 3% dos remanescentes florestais estão inseridos em áreas protegidas (Ribeiro et al., 2009), e na Caatinga, onde as áreas de proteção integral cobrem cerca de 1,13% do bioma (MMA, 2016). Diante deste cenário, ações de conservação voltadas para os ecossistemas de água doce são ainda mais escassas (Abell, 2002; Abell et al., 2007). A alta demanda por água concentra a ocupação humana ao longo dos canais principais dos rios, expondo estes ambientes a várias ameaças, como sobre-exploração de seus recursos, poluição, alteração dos cursos d'água, construção de represas e destruição de habitats (Dudgeon et al., 2006; Nel et al., 2007; Vörösmarty et al., 2010). A vulnerabilidade desses ambientes às ações antrópicas é maior que a de ambientes terrestres, pelas suas características intrínsecas de conectividade, sendo influenciados por toda a área da bacia à montante, pela zona ripária e ambiente terrestre adjacente (Dudgeon et al., 2006), o que torna também mais vulnerável as populações de espécies aquáticas e semiaquáticas. A lontra neotropical [Lontra longicaudis (Olfers,1818)] é um carnívoro semiaquático, que depende dos ecossistemas de água doce e ripários para sobreviver (Kruuk, 2006). Apesar de ser uma espécie de grande tolerância ecológica, capaz de suportar modificações ambientais e ocorrer em locais próximos a cidades e aglomerações humanas (Kruuk, 2006), devido às crescentes ameaças que afetam o ambiente aquático e terrestre onde vivem, o seu status de conservação foi recentemente atualizado de insuficientemente conhecida (DD data deficient ) para quase ameaçada (NT Near Threatened") (IUCN - União Internacional para a Conservação da Natureza, 2015). No Brasil a espécie também foi recentemente avaliada como quase ameaçada (NT near threatened ), sendo considerada vulnerável (VU) no bioma Floresta Atlântica, especialmente na Floresta Atlântica nordestina, onde existe uma forte tendência de declínio populacional devido à degradação ambiental do bioma na região (Rodrigues et al., 2013). 32

34 O status de conservação da Lontra longicaudis no nordeste brasileiro é ainda agravado pela falta de conhecimento em relação à espécie na região, que até recentemente aparecia como uma lacuna nos seus mapas de distribuição (Emmons & Feer, 1999; Eisenberg & Redford, 1999; Larivière 1999, Kruuk 2006). Apesar de ser amplamente distribuída, ocorrendo desde o México até o Uruguai (Kruuk, 2006), a Lontra longicaudis é uma das espécies menos estudadas da subfamília Lutrinae, o que se deve principalmente ao seu comportamento discreto e a consequente baixa detectabilidade em ambiente natural (Rosas, 2004). As lontras neotropicais são animais de médio porte, solitários, com vocalização discreta e comportamento elusivo (Larivière, 1999; Rosas, 2004; Kruuk 2006). Estudos recentes reportam a ocorrência de Lontra longicaudis em algumas localidades do nordeste brasileiro (Astúa et al., 2010; Dantas & Donato, 2011; Mendonça & Mendonça, 2012; Souto, 2012; Feijó & Langguth, 2013; Laurentino & Sousa, 2014; Toledo et al., 2014; Mesquita & Meneses, 2015; Dias & Bocchiglieri, 2016; Rosas-Ribeiro et al., 2017), comprovando que a lacuna existente nunca refletiu uma ausência real da espécie, mas sim a falta de pesquisas na região. O nordeste brasileiro tem sido apontado como uma área prioritária para estudo futuros com Lontra longicaudis ((ICMBio/MMA, 2010; Rheingantz et al., 2014). Todos os dados de ocorrência da espécie na região são registros ocasionais, ou compilações de dados de ocorrência já existentes. Apenas um estudo foi realizado com enfoque específico para a Lontra longicaudis no nordeste (Rosas-Ribeiro et al. 2017), refinando as modificações do seu atual mapa de distribuição (Rheingantz et al., 2014; IUCN, 2015). A amostragem de espécies crípticas, de comportamento elusivo, mesmo quando sistemática e padronizada, está sujeita a falhas na detecção, que podem resultar em falsas ausências. Estas falsas ausências são comuns em amostragens baseadas na identificação de vestígios como indicadores de presença, comumente aplicadas para as lontras, e ocorrem quando a espécie é dada como ausente em um determinado local, apesar de estar presente e apenas não ter sido detectada (Ruiz-Olmo et al., 2001a; MacKenzie et al., 2006; Evans et al., 2009; Jeffress et al., 2011b). Isto pode ocorrer quando o vestígio passa despercebido ao observador, ou quando é um vestígio sujeito à deterioração natural, como as fezes (Parry et al., 2012). As fezes são as principais ferramentas para pesquisas com lontras (Kruuk, 2006), pois geralmente são depositadas em locais conspícuos nas margens dos corpos d água (Quadros & Monteiro-Filho, 2002; Kasper et al., 2008), sendo o indício de presença da espécie mais fácil de visualizar em ambiente natural. Além disso, a amostragem de vestígios é um método não invasivo, fácil de implementar e de baixo custo, quando comparado com outras metodologias 33

35 utilizadas em estudos de distribuição e preferências de hábitat das espécies. Apesar de amplamente utilizadas como um método confiável para determinar a presença de lontras, amostragens baseadas em vestígios precisam ser corrigidas, principalmente em relação à detectabilidade (Ruiz-Olmo et al., 2001a). Uma abordagem que vem sendo bastante utilizada por considerar a probabilidade de detecção para corrigir falsas ausências, gerando estimativas mais precisas da real área de ocorrência de uma espécie, são os modelos de ocupação (MacKenzie et al., 2002). Estes modelos permitem estimar a probabilidade de ocupação de um local por uma espécie, em função de características do ambiente, mesmo que esta espécie não seja detectada em alguns momentos (detecção imperfeita) (MacKenzie et al., 2002; MacKenzie et al., 2006). A probabilidade de detecção é estimada ao longo de múltiplas visitas aos locais de amostragem para coletar informações de presença e ausência, permitindo assim inferências mais precisas sobre a distribuição das espécies e seus requerimentos ambientais (MacKenzie et al., 2002; 2006). Devido a natureza elusiva das espécies semiaquáticas, as análises de ocupação têm sido frequentemente utilizadas em estudos sobre a distribuição, requerimentos de habitat e monitoramento de várias espécies da família Lutrinae (Jeffress et al., 2011a; Perinchery et al., 2011; Prakash et al., 2012; Okes & O'Riain, 2017). Neste estudo nós utilizamos modelos de ocupação para analisar a probabilidade de detecção e o padrão de ocupação da Lontra longicaudis no nordeste brasileiro ao norte do rio São Francisco, assim como a influência de covariáveis do habitat nos padrões encontrados; e modelos lineares generalizados mistos (GLMMs) para analisar a intensidade de uso do habitat na escala espacial mais restrita das bacias hidrográficas desta região que drenam para o leste, onde houve maior concentração de registros da espécie. Para isto foram analisados fatores ambientais, climáticos e antrópicos. Esperamos que fatores ambientais e climáticos relacionados com a disponibilidade de água tenham influencia positiva na ocupação da espécie na região, enquanto que os fatores antrópicos, considerando a tolerância da espécie, tenham mais influencia negativa na intensidade de uso do habitat. 2. MATERIAL E MÉTODOS Área de estudo O estudo foi realizado no nordeste do Brasil, com enfoque para a região ao norte do Rio São Francisco, entre os estados do Piauí e Alagoas, onde os registros de ocorrência da espécie são mais escassos (Figura 1A). Esta região abrange duas das eco-regiões de água doce 34

36 do mundo: a eco-região Parnaíba e a eco-região Bacias Costeiras e da Caatinga Nordestina (Abell, 2008). A eco-região Parnaíba é constituída pelo rio Parnaíba e seus afluentes, e se estende por todo o estado do Piauí, até a sua fronteira com o estado do Maranhão, incluindo áreas do bioma Caatinga e uma pequena porção do Cerrado; a eco-região Bacias Costeiras e da Caatinga Nordestina se estende entre os estados do Ceará e Alagoas, abrangendo várias bacias hidrográficas pequenas inseridas nos biomas Floresta Atlântica e Caatinga (Figura 1B). Figura 1: A) Área de estudo no nordeste do Brasil, ao norte do Rio São Francisco; B) Ecoregiões hidrográfica do Parnaíba (azul escuro) e das Bacias Costeiras e da Caatinga Nordestina (azul claro); C) Bacias e microbacias amostradas para registros de ocorrência de Lontra longicaudis na região Nordeste ao norte do Rio São Francisco. Delineamento amostral As campanhas para levantamento de registros de ocorrência de Lontra longicaudis ocorreram entre dezembro/2013 e Junho/2015, e foram direcionadas a 16 bacias hidrográficas, selecionadas com o objetivo de cobrir as lacunas existentes nos registros de 35

37 ocorrência da espécie ao norte do rio São Francisco. Adicionalmente, a bacia hidrográfica do baixo rio São Francisco também foi incluída na amostragem, já que este é um dos principais rios que percorrem o bioma Caatinga (Figura 1C; Tabela 1). As bacias hidrográficas amostradas foram subdivididas em microbacias espacialmente uniformes, utilizado o SRTM 4 (Shuttle Radar Topographic Mission), modelo digital de elevação (DEM - Digital Elevation Model) com resolução aproximada de 90 m, disponível através do CIAT (Centro Internacional de Agricultura Tropical - Para a derivação das microbacias, o modelo digital de elevação foi recondicionado utilizando a hidrografia fornecida pelo IBGE (IBGE-BC 2013; Escala 1: ). O recondicionamento do DEM foi realizado com uso da extensão Arc Hydro Tools do ArcGIS Para preencher eventuais depressões restantes no DEM recondicionado que poderiam impedir o fluxo de água, foi aplicada a ferramenta FILL, que faz o preenchimento destas regiões possibilitando que o fluxo seja continuado. As microbacias foram derivadas utilizando toda a área de drenagem das bacias, com um limiar de células a montante (UPSTREAM). Desta forma, as microbacias variaram entre 39 e 490 km 2, tendo em média 206 km 2. Cada bacia hidrográfica foi amostrada em 3 microbacias (baixo, médio e alto curso) e cada microbacia foi amostrada por um trecho de rio que variou de 3-5 km. Para a definição das microbacias amostradas, o curso principal de cada rio foi medido a partir da base vetorial de hidrografia disponibilizada pelo IBGE (IBGE-BC 2013, escala 1: ), e dividido em três seções, sendo a primeira próxima à foz, no baixo curso do rio, a segunda correspondente ao curso médio, e a terceira, próxima às nascentes, no alto curso. As nascentes de rios localizadas na caatinga são muitas vezes intermitentes, e as regiões próximas a elas ficam a maior parte do ano completamente secas. Pelo fato das lontras serem animais semiaquáticos, nesses casos, o alto curso do rio não foi considerado próximo à nascente, mas sim até onde o rio mantinha algum volume perene de água durante todo o ano (e.g. trechos de rios com largura de espelho d água de aproximadamente 2 m, e trechos de rios apartados em poças com menos 1 km de distância entre si). A seleção das microbacias e dos trechos de amostragem em cada seção do curso do rio foi realizada com base na identificação de locais considerados favoráveis para a detecção da espécie (e.g. trechos com presença de barrancos, tocas, fezes e trechos com relatos de visualização da espécie em entrevistas com moradores locais). Os trechos amostrados de uma mesma bacia hidrográfica estavam separados por > 15 km, com exceção dos trechos baixo e médio do rio Pium, separados por apenas 5 km, pelo fato desta ser a menor bacia hidrográfica amostrada no estudo. 36

38 Três bacias hidrográficas da eco-região Parnaíba foram amostradas em apenas duas microbacias, como uma estratégia para maximizar o número de bacias diferentes amostradas nesta eco-região, onde a maioria das evidência obtidas de presença da espécie foram relatos de ocorrência histórica por moradores locais; e uma bacia da eco-região Bacias Costeiras e da Caatinga Nordestina não foi amostrada na microbacia do médio curso pelo risco de contaminação dos pesquisadores por Schistosoma mansoni. Isto resultou em um total de 45 trechos de rios amostrados, correspondentes a 45 microbacias, inseridas em 17 bacias hidrográficas (Figura 1C; Tabela 1). Coleta de dados Os trechos de amostragem variaram entre 3-5 km e foram percorridos de forma replicada por quatro dias consecutivos, exceto em casos de problemas logísticos, totalizando 726 km percorridos (Tabela 1). As amostragens foram realizadas ao longo dos rios, utilizando barco com motor de popa ( 7 km/h), caiaque ou a pé, dependendo das condições de locomoção, inspecionando margens, pedrais e barrancos, em busca de vestígios (tocas, fezes, pegadas e locais de descanso) ou visualizações dos animais (cf. Groenendijk et al., 2005). Armadilhas fotográficas foram oportunisticamente colocadas em frente a tocas e latrinas recentes de lontra, com o objetivo de validação dos vestígios com registros fotográficos. Foram considerados como registros distintos os vestígios separados por no mínimo 50 m. 37

39 Tabela 1: Bacias hidrográficas e trechos de rio selecionados para amostragem de registros de ocorrência de Lontra longicaudis na região nordeste do Brasil, ao norte do Rio São Francisco, sua área, localização, bioma (CA= Caatinga; CE= Cerrado; MA= Mata Atlântica), esforço em dias amostrados e km percorridos (km*dia), número de vestígios encontrados e taxa de encontro de vestígios da espécie (Vestígios/km). Região Hidrográfica Bacias Costeiras e da Caatinga Nordestina Bacia Área (km²) Timonha 923 Jaguaribe Apodi- Mossoró Piranhas- Assu Ceará- Mirim Pium 502 Jacu 2716 Curimataú 4139 Camaratuba 628 Goiana 2870 Una 6605 Coruripe 1618 Panaíba Longá Trecho Estado Bioma Dias Amostrados km Percorridos N O Vestígios Vestígios /km Baixo CE CA Médio CE CA Alto CE CA Baixo CE CA Médio CE CA Alto CE CA Baixo RN CA Médio RN CA Alto RN CA Baixo RN CA Médio RN CA Alto PB CA Baixo RN MA Médio RN CA Alto RN CA Baixo RN MA Médio RN MA Alto RN CA/MA Baixo RN MA Médio RN CA Alto RN CA Baixo RN MA Médio RN CA Alto PB CA Baixo PB MA Médio PB MA Alto PB CA Baixo PE/PB MA Médio PE MA Alto PE CA Baixo PE MA Alto PE CA Baixo AL MA Médio AL MA Alto AL CA Baixo PI CA Médio PI CA

40 São Francisco Alto PI CA Baixo PI CA Poti Médio PI CA Baixo PI CA Caninde Médio PI CA Uruçuí- Baixo PI CE Preto Médio PI CE Baixo São Baixo AL/SE CA Francisco Variáveis preditoras Com base nas informações existentes sobre a história natural da espécie (Larivière, 1999; Rosas, 2004; Kruuk, 2006) e suas preferências de hábitat (Barbosa et al., 2003; Carrillo-Rubio & Lafón, 2004; Waldemarin, 2004; Gomez et al., 2014), foram selecionadas 15 variáveis capazes de influenciar a ocupação, uso do hábitat e detecção da Lontra longicaudis nas bacias hidrográficas do nordeste brasileiro. Este conjunto preliminar de variáveis foi analisado quanto à correlação (Pearson - R Development Core Team, 2013). Quando correlacionadas (r > 0,70), as variáveis com menor sentido biológico para a espécie foram excluídas, como as variáveis Cobertura de área urbana (Área Urbana), Temperatura média do trimestre mais seco (Temp_trimestre seco) e Precipitação do mês mais seco (Precip_mês seco) (Tabela 2). As variáveis: Ordem do rio (Ordem_Rio) e Fluxo de área de captação de água acumulado (Flux_cap_água), apesar de correlacionadas, foram mantidas no grupo por serem relacionadas a escalas diferentes da paisagem, e consideradas importantes para os diferentes parâmetros analisados, mas nunca foram utilizadas no mesmo modelo (Tabela 2). O conjunto final, com 12 variáveis preditoras, foi dividido em variáveis ambientais, climáticas e antrópicas, sendo 4 relacionadas ao trecho de amostragem (escala local) e 8 relacionadas às microbacias (escala regional) (Tabela 3). Além destas, como alguns trechos de rio foram amostrados a barco e outros a pé, dependendo das condições de locomoção, foi considerada a variável metodológica Condução da amostragem, analisada apenas como covariável da probabilidade de detecção da espécie. A maior parte das variáveis preditoras consideradas neste estudo foram extraídas na resolução de microbacias, pelo fato das bacias hidrográficas serem apontadas como as unidades espaciais mais apropriadas para planejamento de estratégias de conservação direcionadas às lontras, animais semiaquáticos que se dispersam principalmente ao longo dos cursos d'água (Ottaviani et al., 2009; Jeffress et al., 2011a). 39

41 Os valores das variáveis preditoras na escala das microbacias foram estimados considerando como valor da microbacia a média dos valores de todos os pixels de 1 km englobados por ela. No caso da variável "fluxo de área de captação de água acumulada", foi considerado como o valor da microbacia o maior valor encontrado entre os pixels, e não a média. Todas as variáveis foram derivadas no programa ArcGis As variáveis "densidade da população" e "fluxo de área de captação de água" foram logaritimizadas (Log 10 ) por apresentarem alguns valores muito altos. Todas as variáveis contínuas foram padronizadas e transformadas em escores z. 40

42 Tabela 2: Correlação entre as 15 variáveis preditoras selecionadas para analisar a ocupação, uso do habitat e detecção da Lontra longicaudis nas bacias hidrográficas do nordeste brasileiro. Ver tabela 3 para mais detalhes sobre as variáveis. Variáveis Ordem_ rio Dist_ Estrada Dist_ ViaEstrada Cob_ arbórea Remanescentes Complex_ relevo Flux_cap_ água Dens_ drenagem Dens_pop Dens_ Estradas Área urbana Temp_ trimestre seco Precip_ anual Precip_ mês seco Sazonal_ precip Ordem_rio 1 Dist_Estrada Dist_ViaEstrada Cob_arbórea Remanescentes Complex_ relevo Flux_cap_água 0.90* Dens_drenagem Dens_pop Dens_Estradas Área urbana * Temp_trimestre seco Precip_anual Precip_mês seco Sazonal_precip * * 1 * p<0,

43 Tabela 3: Descrição das variáveis selecionadas como preditoras da ocupação, uso do habitat e detecção da Lontra longicaudis nas bacias hidrográficas do nordeste brasileiro. Ambientais Variáveis Abreviação Escala Descrição Ordem do rio Ordem_Rio Local Ordem do trecho de rio amostrado de acordo com a regra de hierarquia fluvial de Strahler (1964). Drenagem derivada a partir do SRTM (Shuttl e Radar Topogr aphi c Mi ssi on), disponível através do CIAT ( e recondicionada utilizando a base hidrográfica do IBGE (IBGE-BC 2013; Escala 1: ). Cobertura arbórea ripária Cob_arborea Local Porcentagem de pixels (30x30) com 40% ou mais de cobertura arbórea de dossel (> 5 m) em um buffer de 100 m em torno do transecto (Fonte: Hansen et al. 2013). Cobertura de remanescentes Remanescentes Regional Porcentagem de cobertura de remanescentes naturais dos três biomas presentes na área de estudo (Floresta Atlântica, Caatinga ou Cerrado), até 2009, na área da microbacia (Fonte: MMA, 2011). Complexidade do relevo Complex_relevo Regional Medida da complexidade do relevo, calculada pelo desvio padrão da altitude na área da microbacia (Fonte: SRTM). Densidade de drenagem Dens_drenagem Regional Soma dos kms de rios da microbacia / Área da microbacia (km 2 ) (Fonte: IBGE 1: , 2015). Fluxo de área de captação de água acumulado Flux_cap_água Regional Soma da área de captação de água acumulada na microbacia, considerando toda drenagem dos cursos d'água à montante. Drenagem derivada a partir do SRTM, disponível através do CIAT ( e recondicionada utilizando a base hidrográfica do IBGE ((Fonte: IBGE 1: , 2015). Climáticas Precipitação anual Precip_anual Precipitação anual da microbacia. Variável disponível no WorldClim ( na resolução de 1 Regional km 2. O valor da microbacia foi considerado como o valor médio de todos os pixels englobados por ela. Coeficiente de variação da preciptação ao longo do ano.variável disponível no WorldClim ( Sazonalidade da precipitação Sazonal_precip Regional na resolução de 1 km 2. O valor da microbacia foi considerado como o valor médio de todos os pixels englobados por ela. Antrópicas Distância de estrada Dist_Estrada Local Distância euclidiana (m) do techo amostrado do rio para a estrada (pavimentada ou não) mais próxima (Fonte: IBGE 1: , 2015). Distância de cidade via estrada Dist_ViaEstrada Local Distância (km) da zona urbana mais próxima ao transecto via estrada (pavimentada ou não). Fonte: IBGE 1: , 2015; Setores censitários - IBGE Densidade de estradas Dens_Estradas Regional Soma dos kms de estradas (pavimentadas e não pavimentadas) da microbacia / Área da microbacia (km 2 ). Fonte: IBGE 1: , 2015 Densidade populacional Dens_pop Regional Densidade populacional da microbacia (hab/ha). Fonte: Setores censitários - IBGE Metodologia Condução da amostragem Amostragem Amostragem realizada com barco (1) ou a pé (0). 42

44 Análise dos dados - Probabilidade de ocupação e detecção Foram utilizados modelos hierárquicos de ocupação baseados em máxima verossimilhança (Mackenzie et al., 2002; Mackenzie et al., 2006) para estimar a probabilidade de ocupação (ψ, probabilidade da espécie ocupar um local específico) e a probabilidade de detecção (p, probabilidade da espécie ser detectada quando presente) da Lontra longicaudis nas bacias hidrográficas do nordeste brasileiro. Nestes modelos, históricos de detecção (1) e não detecção (0) são construídos ao longo de múltiplas amostragens em cada unidade amostral, e são modelados em função de covariáveis que possam afetar a ocupação e/ou detecção da espécie (Mackenzie et al., 2002). Esta abordagem considera que a detecção pode ser imperfeita (p < 1), situação muito frequente com espécies crípticas, principalmente em estudos baseados em vestígios, onde a não detecção não reflete necessariamente a ausência da espécie, que pode estar presente e apenas não ter sido detectada. Neste estudo, para estimar a probabilidade de detecção da Lontra longicaudis, cada um dos 45 trechos de rio amostrados foi dividido em segmentos de 1 km, considerados como réplicas espaciais. Dessa forma, cada trecho amostrado continha 3-5 réplicas espaciais (Figura 2), o que permitiu a construção de um histórico de detecção com base na detecção (1) ou não (0) de vestígios de lontra em cada segmento de 1 km, considerando os quatro dias de amostragem. Figura 2: Esquema do protocolo de amostragem utilizado para estimar a ocupação da Lontra longicaudis em cada um dos 45 trechos de rios amostrados nas bacias hidrográficas do nordeste brasileiro. Cada segmento de 1 km foi utilizado como uma réplica espacial para estimar a probabilidade de detecção em um trecho de rio, que possuía 3-5 réplicas. Para espécies com alta capacidade de mobilidade, a utilização de réplicas espaciais sequenciais tem resultado em estimativas de probabilidade de detecção mais eficientes que réplicas temporais (Parry et al., 2013), pois a presença/ausência da espécie em um determinado local pode variar temporalmente, mas, devido a alta mobilidade, a presença/ausência da espécie em um determinado local não influencia na probabilidade do local de amostragem subsequente estar ocupado (Kendall & White, 2009; Parry et al., 2013). As lontras geralmente possuem grandes áreas de uso e podem percorrer vários quilômetros por dia (Ruiz-Olmo et al., 2001a), 43

45 por isso réplicas espaciais ao longo dos rios são muito utilizadas para estimativas de probabilidade de detecção da família Lutrinae (Jeffress et al., 2011a; Jeffress et al., 2011b; Perinchery et al., 2011; Okes & O'Riain, 2017). Apesar da área de uso da Lontra longicaudis não ser conhecida, indivíduos dessa espécie podem se locomover em média por 6,5 km ao longo dos rios, com alguns registros de deslocamento cumulativo de indivíduos residentes por 18 km (Trinca et al., 2013). O tamanho máximo de 5 km para os trechos de rios amostrados, menor que a provável área de uso da espécie, foi definido para minimizar probabilidade de agrupamento de vestígios e mudanças no status de ocupação entre as réplicas espaciais (Perinchery et al., 2011). Já o tamanho da réplica espacial foi definido com base: 1) no aumento da probabilidade de detecção, já que esta tende a aumentar linearmente com o aumento do comprimento da réplica espacial (Jeffress et al., 2011b; Parry et al., 2013); e 2) na efetividade logística da amostragem, já que estudos de distribuição com a espécie indicam que, em 92% dos casos, quando a espécie está presente, o primeiro vestígio é encontrado no primeiro quilômetro de amostragem (Silva et al., 2005). Além disso, este tamanho de segmento foi considerado por minimizar a dependência espacial entre as réplicas adjacentes, que tende a diminuir com o aumento do tamanho do segmento considerado, o qual deve ser grande o suficiente para maximizar a detecção da espécie, mas de um tamanho que permita a existência de pelo menos 3 réplicas por unidade amostral (Hines et al., 2010). A utilização de modelos de ocupação que consideram a dependência entre réplicas espaciais, Markovian occupancy model (Hines et al., 2010), não foi possível para o conjunto de 45 unidades amostrais desse estudo, pois estes modelos são constituídos por quatro parâmetros, o que impossibilita a adição das covariáveis de ocupação e detecção por problemas de sobreparametrização e convergência. Desta forma, considerando unidades amostrais compostas por 3-5 réplicas espaciais de 1 km, assumimos que a probabilidade de ocupação não variou entre as amostragens sucessivas em um mesmo trecho, e utilizamos modelos padrão de uma única estação, single season models (Mackenzie et al., 2002). Apesar do período total do estudo abranger época chuvosa e seca, as amostragens em um mesmo trecho foram conduzidas em 4 dias consecutivos, e em todos os trechos amostrados, independente da localidade e época, havia água (habitat disponível para a espécie). Os históricos de detecção de cada trecho amostral, e o conjunto de variáveis preditoras foram importados e analisados no programa PRESENCE v.10.9 (Hines, 2006). Foi criado um conjunto de modelos que representam hipóteses biológicas para explicar a ocupação e detectabilidade da Lontra longicaudis no nordeste brasileiro. Como uma maneira de evitar a sobreparametrização, foram considerados apenas modelos com 5 parâmetros, 44

46 garantindo aproximadamente 10 unidades amostrais por parâmetro estimado (Burnham & Anderson, 2002). Por esta razão, um modelo global, com todas as variáveis, não foi produzido. O procedimento de construção e seleção dos modelos foi realizado em duas etapas. Na primeira etapa foi avaliado o efeito das variáveis "ordem do rio", "cobertura arbórea" e "método de amostragem" na probabilidade de detecção das lontras. A escolha dessas variáveis foi feita com base em evidências da sua influência na detecção da espécie. A ordem do rio é uma variável que influencia a disponibilidade de locais para a deposição/produção de vestígios, podendo afetar a detecção dos mesmos pelo observador (Ruiz-Olmo et al, 2001a). Além disso, muitos rios de alta ordem apresentam vegetação aquática próxima às margens, o que dificulta a visualização do ambiente terrestre adjacente, e rios maiores representam uma maior superfície de procura para o observador, o que pode influenciar negativamente na sua capacidade de detecção. A cobertura arbórea foi analisada como uma covariável da detecção pela sua influência no tipo de substrato. Substratos de serrapilheira, comuns em regiões com alta cobertura arbórea, tendem a encobrir fezes e pegadas, diminuindo a probabilidade de detecção dos vestígios de lontra (Jeffress et al., 2011b). Como o tipo de locomoção durante as amostragens variou de acordo com as condições de navegabilidade do trecho do rio, sendo alguns trechos percorridos com barco e outros a pé, também foi testada a influência desta variável na probabilidade de detecção. O tipo de vestígio e a experiência do observador são variáveis que também podem afetar a probabilidade de detecção das lontras (Jeffress et al., 2011b), mas que não foram consideradas neste estudo, pois todas as amostragens foram realizadas pelo mesmo observador, e todos os tipos de vestígios foram considerados. Na ausência de um modelo global, para garantir que a covariável de detecção não estivesse absorvendo alguma variação da ocupação, o efeito de cada uma das covariáveis de detecção foi testado em um conjunto de três modelos, sendo cada um composto por duas covariáveis de ocupação aleatoriamente selecionadas e uma covariável de detecção "ψ(cov. aleatória1 + cov. aleatória2), p(cov. detecção)". Os mesmo três modelos foram testados para cada uma das três covariáveis de detecção analisadas, com a detecção mantida constante "ψ(cov. aleatória1 + cov. aleatória2), p(.), e com o modelo nulo ψ(.) p(.), resultando em um total de 13 modelos. Na segunda etapa, a probabilidade de ocupação (ψ) foi modelada em função das variáveis preditoras consideradas (Tabela 3), enquanto a probabilidade de detecção foi mantida invariável de acordo com o melhor modelo ranqueado na primeira etapa "ψ(covariável), p(modelo melhor ranqueado na 1 o etapa). O efeito das covariáveis consideradas importantes para a probabilidade de ocupação da Lontra longicaudis foi avaliado inicialmente de forma individual. A partir desta avaliação, foram feitas combinações de duas covariáveis, 45

47 representando hipóteses biológicas para explicar a ocupação da espécie. Foram eliminados do conjunto os modelos que apresentaram problemas de convergência (Long et al., 2011). O modelo mais básico gerado foi o modelo nulo, no qual as probabilidades de ocupação e detecção são mantidas constantes ψ(.) p(.), representando a ausência de influência das covariáveis analisadas. No total foi produzido um conjunto de 39 modelos candidatos. Na ausência de um modelo global, nós analisamos o ajuste de todos os modelos mais complexos (com 5 parâmetros) através do parâmetro cˆ (bootstrap, n= ) (Burnham & Anderson, 2002). A valor c^ mais baixo estimado foi 1.09 (p= 0.28), o que não indica problema de sobre-dispersão dos dados, por isso não foi feita nenhuma correção no AIC em relação a isto (Burnham & Anderson, 2002). O ranqueamento dos modelos candidatos foi feito através do Critério de Informação de Akaike corrigido para pequenas amostras (AICc) (Burnham & Anderson, 2002). Os modelos que apresentaram valores de ΔAICc 2 foram considerados bem ajustados aos dados, sendo as variáveis que os compõem consideradas importantes preditoras da ocorrência da espécie (Burnham & Anderson, 2002). A importância relativa de cada modelo, assim como de suas covariáveis, foi analisada pelo peso de Akaike (waicc). Como nenhum modelo absorveu mais de 90% da variação dos dados (waic 0,9), os modelos ranqueados que juntos somaram waicc 0,90 foram considerados (Burnham & Anderson, 2002). Neste caso, para a interpretação dos efeitos das variáveis entre os modelos ranqueados, foi calculada a média dos modelos (model averaging), gerando os coeficientes médios das covariáveis e seus respectivos erros padrão. Para isto foi utilizada a planilha desenvolvida por B. Mitchell (disponível em: Long et al., 2011). Para inferir sobre a significância de cada variável, foram analisados os intervalos de confiança 95% (IC) e sua sobreposição com o zero (Burnham & Anderson 2002). Como os modelos resultaram em probabilidades de ocupação e detecção específicas para cada site, nós aplicamos o model averaging no programa PRESENCE v.10.9 (Hines, 2006) para estimar as probabilidades de cada site como uma média das estimativas de ocupação e detecção dos modelos ranqueados que juntos somaram waicc 0,90. Uma média geral da probabilidade de ocupação e detecção para a região foi então calculada considerando as estimativas médias dos 45 sites. Análise dos dados - Uso do habitat Foi observado que a área de estudo abrange duas regiões distintas em relação à probabilidade de ocupação. A região que abrange as bacias hidrográficas que drenam para o norte (excluindo as duas microbacias amostradas no Cerrado), com probabilidade de ocupação 46

48 média muito próxima a zero, e a região que abrange as bacias hidrográficas que drenam para o leste, com probabilidade de ocupação média próxima a um. Dessa forma, com o objetivo de entender que variáveis influenciam na utilização do habitat pela Lontra longicaudis onde a espécie realmente ocorre, o número de vestígios de lontra por trecho de rio amostrado foi modelado em função das mesmas variáveis selecionadas para os modelos de ocupação. Considerando a alta probabilidade de detecção observada para a espécie neste estudo (^p= 0,68; Ep= 0,15), principalmente na região das bacias que drenam para o leste (^p= 0,76; Ep= 0,11), assumimos a contagem de vestígios de lontra em um trecho de rio como um índice confiável de intensidade de uso do habitat (cf. Perinchery et al., 2011). Para isto foram considerados todos os vestígios recentes e antigos encontrados no trecho de rio (5 km), ao longo dos 4 dias de amostragem, sendo considerados registros distintos os vestígios separados por pelo menos 50 m, e os vestígios novos, produzidos no dia da amostragem, mesmo que localizado um ponto já marcado no dia anterior. Para esta análise foram consideradas apenas as bacias hidrográficas que drenam para o leste, região que se estende entre os estados de Alagoas e leste do Rio Grande do Norte. Isto corresponde a 9 das 17 bacias hidrográficas amostradas, onde estão inseridas 24 das microbacias e trechos de rios estudados. Foram utilizados modelos lineares generalizados mistos (Generalized Linear Mixed Models - GLMMs) (McCulloch & Searle, 2001), com as bacias hidrográficas como variáveis randômicas, para considerar alguma variabilidade natural existente no número de vestígio dos trechos amostrados entre as nove bacias hidrográficas. Foram consideradas como variáveis fixas as variáveis ambientais, climáticas e antrópicas mais relevantes para os modelos de ocupação, todas padronizadas e transformadas em escores z. Inicialmente, pelo fato do número de vestígios por trecho de rio representar uma contagem, assumimos que os erros seguiam a distribuição de Poisson e utilizamos uma função de ligação logarítmica (Crawley, 2007). Os dados, no entanto, apresentaram problemas de sobre-dispersão, com variância maior que a média, uma violação nos pressupostos da distribuição de Poisson (Crawley, 2007; Hilbe, 2011). A sobre-dispersão pode ser resultado de uma variação nos dados causada por covariável que não foi considerada, ou de algum tipo de dependência nos dados, ou de uma frequência de zeros maior do que a esperada de acordo com a média (Coxe et al., 2009; Harrison, 2014). Modelamos a variação extra-poisson para ajustar melhor a sobre-dispersão de duas maneiras: 1) mantemos a distribuição de Poisson, mas consideramos mais uma variável randômica ao nível da observação, com um nível individual para cada ponto dos dados (Harrison, 2014); 2) ajustamos o modelo com a distribuição binomial negativa (Hilbe, 2011; Atkins et al., 2012). A distribuição binomial negativa pode ser considerada uma extensão do modelo de Poisson, com um parâmetro a mais (θ), que permite que a média e a variância sejam diferentes, ajustando 47

49 melhor os dados desviados da distribuição, como uma frequência de zeros relativamente maior que a esperada (Hilbe, 2011; Atkins et al., 2012). O modelo binomial negativo foi o que melhor ajustou os dados, sendo, portanto, o considerado neste estudo. Como houve uma pequena variação no numero de dias e tamanho dos trechos de rios amostrados (Tabela 1), adicionamos os quilômetros totais percorridos em cada trecho (dias*comprimento do transecto) como um ajuste (offset) do preditor linear (log km percorridos) (Crawley, 2007). Assim como para os modelos de ocupação, para evitar a sobreparametrização, os modelos foram construídos por combinações de duas covariáveis, representando hipóteses biológicas para explicar a intensidade de uso do habitat pela espécie. Foram eliminados do conjunto os modelos que apresentaram problemas de convergência, resultando em um conjunto de 20 modelos candidatos, incluindo o modelo nulo, só com o intercepto. O ranqueamento e análise dos modelos e variáveis preditoras, assim como o model averaging dos parâmetros, foi realizado como descrito acima para os modelos de ocupação. Todas as análises dos GLMMs, no entanto, foram realizadas no programa R (R Development Core Team, 2013). 3. RESULTADOS Ao longo do estudo foram percorridos 726 km em trechos de amostragem e registrados 262 vestígios de Lontra longicaudis (Tabela 1). A presença de lontras foi detectada em 22 dos 45 trechos de rio amostrados (Figura 1), totalizando uma ocupação bruta (naive) de 48,89%. Na modelagem da probabilidade de detecção, primeira etapa na análise dos modelos, foi observado que a variável "ordem do rio" tem uma influência negativa na probabilidade de detecção da Lontra longicaudis, o que significa que quanto maior a ordem do rio, menor a probabilidade de detecção da espécie. Dentre o conjunto de 13 modelos analisados, os modelos contendo esta variável foram melhor ajustados quando comparados com os modelos equivalentes com as covariáveis de detecção "cobertura arbórea" e "método de amostragem", assim como com os modelos de detecção constante e o modelo nulo ψ(.) p(.) (Tabela 4). Dessa forma, todos os modelos de ocupação construídos na segunda etapa mantiveram a estrutura "ψ(covariável), p(ordem_rio)". 48

50 Tabela 4: Avaliação da influência das variáveis "ordem do rio", "cobertura arbórea" e "método de amostragem" na probabilidade de detecção de Lontra longicaudis em um conjunto de 13 modelos, constituído por três modelos com duas covariáveis de ocupação selecionadas aleatoriamente e cada uma da covariáveis de detecção analisadas, três modelos equivalentes com a detecção mantida constante, e um modelo nulo de ocupação e detecção constantes. ΔAICc: diferença no AICc de um modelo e o melhor modelo ranqueado; waic: peso de Akaike; K: número de parâmetros; -2l: duas vezes a verossimilhança negativa; ψ: probabilidade de ocupação e p: probabilidade de detecção. MODELOS ΔAICc waic K -2l ψ (Cob_arborea + Sazonal_Precipitação), p(ordem_rio) ψ (Ordem_Rio + Sazonal_Precipitação), p(ordem_rio) ψ (Cob_arborea + Sazonal_Precipitação), p(.) ψ (Cob_arborea + Sazonal_Precipitação), p(cob_arborea) ψ (Cob_arborea + Sazonal_Precipitação), p(amostragem) ψ (Ordem_Rio + Sazonal_Precipitação), p(.) ψ (Ordem_Rio + Sazonal_Precipitação), p(cob_arborea) ψ (Ordem_Rio + Sazonal_Precipitação), p(amostragem) ψ (Dens_pop + Dist_Estradas), p(ordem_rio) ψ (Dens_pop + Dist_Estradas), p(.) ψ (Dens_pop + Dist_Estradas), p(cob_arborea) ψ (Dens_pop + Dist_Estradas), p(amostragem) ψ (.), p(.) Na análise do conjunto de 39 modelos candidatos que representaram hipóteses biológicas para explicar a probabilidade de ocupação da Lontra longicaudis no nordeste brasileiro, 5 apresentaram ΔAICc 2, todos apresentando a variável "sazonalidade da precipitação" em sua composição (Tabela 5). Como nenhum modelo apresentou waic 0,90, foram considerados os 5 melhores modelos ajustados, que juntos somaram waiccum 0,90 (Tabela 5), para estimativas média dos coeficientes das variáveis que os compõe, e interpretação do efeito de cada uma sobre a ocupação da espécie (Tabela 6). Apesar de 5 covariáveis de ocupação comporem este conjunto de modelos, apenas a variável climática "sazonalidade da precipitação" apresentou um efeito significativamente negativo na ocupação da espécie, com 95% do intervalo de confiança do seu coeficiente não sobrepondo o zero, o que 49

51 significa que quanto maior o coeficiente de variação na precipitação ao longo do ano, menor a probabilidade de ocupação da espécie (Tabela 8; Figura 3). Tabela 5: Ranqueamento dos 39 modelos construídos para analisar a ocupação da Lontra longicaudis no nordeste brasileiro. ΔAICc: diferença no AICc de um modelo e o melhor modelo ranqueado; waic: peso de Akaike; K: número de parâmetros; -2l: duas vezes a verossimilhança negativa; waiccum: peso de Akaike cumulatvo.; ψ: probabilidade de ocupação e p: probabilidade de detecção. MODELOS ΔAICc waic K -2l waiccum ψ(cob_arbórea + Sazonal_precip), p(ordem_rio) ψ(dens_estradas + Sazonal_precip), p(ordem_rio) ψ(sazonal_precip), p(ordem_rio) ψ(dist_estradas + Sazonal_precip), p(ordem_rio) ψ(dens_drenagem + Sazonal_precip), p(ordem_rio) ψ(precip_anual + Sazonal_precip), p(ordem_rio) ψ(flux_cap_agua + Sazonal_precip), p(ordem_rio) ψ(cob_arbórea + Remanescentes), p(ordem_rio) * ψ(cob_arbórea + Dens_pop), p(ordem_rio) * ψ(remanescentes + Precip_anual), p(ordem_rio) * ψ(ordem_rio + Cob_arbórea), p(ordem_rio) * ψ(ordem_rio + Dens_pop), p(ordem_rio) * ψ(cob_arbórea + Flux_cap_agua), p(ordem_rio) * ψ(ordem_rio + Remanescentes), p(ordem_rio) * ψ(dens_pop + Flux_cap_agua), p(ordem_rio) * ψ(cid_viaestrada + Dens_pop), p(ordem_rio) * ψ(ordem_rio), p(ordem_rio) * ψ(remanescentes + Flux_cap_agua), p(ordem_rio) * ψ(dens_pop), p(ordem_rio) * ψ(flux_cap_agua), p(ordem_rio) * ψ(ordem_rio + Dens_Estradas), p(ordem_rio) * ψ(cob_arbórea), p(ordem_rio) * ψ(dens_pop + Precip_anual), p(ordem_rio) * ψ(flux_cap_agua + Pecip_anual), p(ordem_rio) * ψ(remanescentes), p(ordem_rio) * ψ(remanescentes + Dens_Estradas), p(ordem_rio) * ψ(dens_pop + Dens_Estradas), p(ordem_rio) * ψ(cob_arbórea + Dens_Estradas), p(ordem_rio) * ψ(dist_estradas + Dens_pop), p(ordem_rio) * ψ(dist_estradas + Remanescentes), p(ordem_rio) * ψ(cob_arbórea + Precip_anual), p(ordem_rio) * ψ(precip_anual), p(ordem_rio) * ψ(dens_drenagem + Precip_anual), p(ordem_rio) * ψ(dens_estradas), p(ordem_rio) * ψ(dist_estradas), p(ordem_rio) * ψ(cid_viaestradas), p(ordem_rio) * ψ(dens_drenagem), p(ordem_rio) * ψ(complex_relevo), p(ordem_rio) * ψ(.), p(.) * * waic <

52 Tabela 6: Estimativas médias dos coeficientes (^β) das variáveis que compõem os cinco modelos melhor ranqueados como preditores da ocupação da Lontra longicaudis no nordeste brasileiro; seus respectivos erros padrão (EP), intervalos de confiança (IC) superior e inferior, soma do peso de Akaike (waic ) e um ranqueamento de importância das covariáveis. Valores resultantes da média dos modelos (model averaging). Covariável ^β (EP) IC inferior (^β) IC superior (^β) Soma waic Rank Ψ Intercepto (1.35) Sazonal_Precip * (2.68) Cob_arborea (0.68) Dens_Estradas (0.89) Dist_Estrada (0.59) Dens_Drenagem (0.53) p Intercepto (0.26) Ordem_Rio * (0.29) Sazonalidade Precipitação Intercepto (psi) Variáveis Distância da Estrada Densidade de Estradas Densidade da drenagem Cobertura arborea Coeficientes Figura 3: Covariáveis importantes para a ocupação da Lontra longicaudis no nordeste brasileiro, de acordo com os cinco modelos melhor ajustados, que juntos somaram 90% da variação na probabilidade de ocupação da espécie. Os pontos correspondem aos coeficientes médios e as barras ao intervalo de confiança de 95%. 51

53 A probabilidade média geral de ocupação para toda a área estudada, considerando as 45 microbacias amostradas, foi estimada em 0,49 (Ep= 0,45). Foi observado, no entanto, que a área de estudo abrange duas regiões distintas em relação à probabilidade de ocupação. A região que abrange as bacias hidrográficas que drenam para o norte (excluindo as duas microbacias amostradas no Cerrado), totalmente inserida no bioma Caatinga e constituída por 19 das microbacias amostradas, com probabilidades de ocupação entre 0-0,03 (^ψ= 0,006; Ep= 0,009); e a região que abrange as bacias hidrográficas que drenam para o leste, inserida nos biomas Caatinga e Floresta Atlântica, com 24 microbacias amostradas e probabilidades de ocupação variando entre 0,13-0,99 (^ψ= 0,88; Ep= 0,2). A probabilidade de detecção geral da espécie na área de estudo foi alta 0,68 (Ep= 0,15), sendo um pouco maior nas bacias hidrográficas que drenam para o leste (^p= 0,76; Ep= 0,11) em relação as bacias que drenam para o norte (^p= 0,59; Ep= 0,13). Do total de 262 vestígios de lontras encontrados, 238 foram registrados na região que abrange as bacias hidrográficas que drenam para o leste, resultando em uma taxa média de encontro de 1vestígio/km percorrido em trecho de amostragem. Do conjunto de 20 modelos construídos para explicar a intensidade de uso do habitat pelas lontras nessa região, quatro apresentaram ΔAICc 2, sendo o modelo contento as variáveis "porcentagem de remanescentes" e "sazonalidade da precipitação" o melhor ranqueado (Tabela 7). Estes modelos retiveram 59% da variabilidade explicada por todos os modelos (waiccum= 0,59), portanto, paras as estimativas médias dos coeficientes e interpretação do efeito das variáveis sobre a intensidade de uso do habitat, foram considerados mais oito modelos, totalizando 12 modelos, que juntos somaram waiccum 0,90 (Tabela 7). Excluindo-se os quatro modelos melhor ranqueados, no entanto, os oito modelos restantes apresentaram pesos entre 0,06-0,03, com influência pouco significativa na intensidade de uso do habitat pela espécie. Dessa forma, apesar de considerados para a média dos modelos (model averaging), as variáveis referentes a esses modelos não foram apresentadas por serem pouco significativas (Tabela 8). A sazonalidade da precipitação, além de ser uma variável importante para a ocupação da Lontra longicaudis na região nordeste, também é uma variável importante para a intensidade de uso do habitat pela espécie nas bacias hidrográficas que drenam para o leste, seguida pelas variáveis "fluxo de área de captação de água" e "porcentagem de remanescentes", todas com influência negativa, apesar de uma pequena sobreposição com o zero nas duas primeiras (Tabela 8; Figura 4) 52

54 Tabela 7: Ranqueamento dos 20 modelos construídos para analisar a intensidade de uso do habitat pela Lontra longicaudis no nordeste brasileiro. ΔAICc: diferença no AICc de um modelo e o melhor modelo ranqueado; waic: peso de Akaike; K: número de parâmetros; waiccum: peso de Akaike cumulatvo. MODELOS ΔAICc waic K waiccum Remanescentes + Sazonal_precip Flux_cap_agua + Sazonal_precip Sazona_precip Modelo Nulo Flux_cap_agua Precip_anual Cob_arbórea Complex_Relevo Dens_Estradas Dens_pop Dist_Estradas Cob_arbórea + Sazonal_precip Complex_Relevo + Sazonal_precip Dens_pop + Sazonal_precip Cob_arbórea + Flux_cap_agua Flux_cap_agua + Precip_anual Dens_pop + Flux_cap_agua Dens_pop + Precip_anual Dens_pop + Dens_Estradas Dist_Estradas + Dens_pop Tabela 8: Estimativas médias dos coeficientes (^β) das variáveis que compõem os quatro modelos melhor ranqueados de intensidade de uso do habitat pela Lontra longicaudis no nordeste brasileiro; seus respectivos erros padrão (EP), intervalos de confiança (IC) superior e inferior, soma do peso de Akaike (waic ), e valores de Z e P. Valores resultantes da média dos modelos (model averaging). Variável ^β (EP) IC inferior IC superior Soma (^β) (^β) waic Z P( > z ) Intercepto (0.36) Sazonal_Precip (0.27) Flux_cap_agua (0.21) Remanescentes (0.11)

55 Figura 4: Variáveis importantes para a intensidade de uso do habitat pela Lontra longicaudis no nordeste brasileiro, de acordo com os 12 modelos melhor ajustados, que juntos somaram 90% da variação na intensidade de uso do habitat. Os pontos correspondem aos coeficientes médios e as barras ao intervalo de confiança de 95%. 4. DISCUSSÃO Neste estudo foram utilizados modelos de ocupação para analisar o efeito de variáveis ambientais, climáticas e antrópicas na ocupação das bacias hidrográficas do nordeste brasileiro pela Lontra longicaudis. Apesar das lontras serem animais de comportamento críptico, as suas fezes são depositadas em locais conspícuos e possuem alta probabilidade de detecção, sendo a principal ferramenta para estudos com a família Lutrinae (Kruuk, 2006). A probabilidade de detecção da Lontra longicaudis obtida neste estudo foi alta, principalmente nas bacias hidrográficas que drenam para o leste, semelhante as obtidas para as espécies Lontra canadensis (p= 0,61; Jeffress et al., 2011b), Aonyx capensis (0.80; Okes & O'Riain, 2017) e Aonyx cinereus (p= 0,97; Perinchery et al., 2011). Esta alta detectabilidade dos vestígios, associada com um observador experiente, pode ter refletido na baixa influência da forma de condução da amostragem (barco ou a pé) na probabilidade de detecção observada neste estudo. A cobertura arbórea não foi uma variável importante para a detecção da lontra na área de estudo. Esta variável foi testada como covariável da detecção pela sua influencia no tipo de 54

56 substrato, considerando que a probabilidade de detectar vestígios de lontra é menor em substratos de serrapilheira (Jeffress et al., 2011b), comuns em áreas florestais. Esta variável, no entanto, reflete a estrutura arbórea da vegetação (> 5m; Hansen et al., 2013), o que não inclui apenas remanescentes florestais, mas áreas de cultivo de maior porte, que podem não ter a mesma influência na formação da serrapilheira. A ordem dos rios foi a única variável que apresentou influência negativa significativa na probabilidade de detecção da espécie, e que deve ser considerada em estudos futuros com Lontra longicaudis, principalmente se forem utilizadas réplicas espaciais. Em rios menores, a disponibilidade de locais para a deposição de fezes e construção de tocas em um trecho é menor, por isso as lontras tendem a se deslocar mais ao longo do curso d'água, e, assim, uma única lontra pode marcar vários quilômetros de rio, aumentando a probabilidade de ser detectada ao longo de segmentos consecutivos de amostragem (Ruiz-Olmo et al., 2001a). A diferença observada na probabilidade de detecção entre as bacias que drenam para o leste e para o norte pode estar relacionada à ordem dos rios dessas regiões. A maioria dos trechos de rios amostrados na bacias hidrográficas com drenagem norte eram de sexta ordem, enquanto que os trechos amostrados na bacias com drenagem leste eram em sua maioria de quarta ordem. A ocupação bruta obtida para a região foi muito próxima da ocupação geral estimada neste estudo, o que pode ser resultado da alta detectabilidade da espécie (Prakash et al., 2012). Quando analisamos separadamente a ocupação bruta da região que abrange as bacias hidrográficas que drenam para o leste (0,83), onde estão concentrados os registros de ocorrência da espécie, observamos um incremento de 6% na ocupação média estimada para esta mesma região (0,88), o que significa que a espécie nem sempre foi detectada quando estava presente, e ressalta a importância de se considerar a detectabilidade em estudos com Lontra longicaudis. A estruturação geográfica observada na probabilidade de ocupação da Lontra longicaudis no nordeste brasileiro pode estar relacionada à variáveis ambientais que também estejam espacialmente estruturadas (Barbosa et al., 2003). A área focal deste estudo, ao norte do Rio São Francisco, abrange áreas dos biomas Floresta Atlântica, Caatinga e Cerrado. A Floresta Atlântica está restrita à porção sul da região estudada, onde estão inseridas as bacias hidrográficas que drenam para o leste. Já as bacias hidrográfica que drenam para o norte da nossa área de estudo, com exceção dos rios localizados no Cerrado do sul do estado do Piauí, são compostas por rios totalmente inseridos na Caatinga. Estes biomas diferem muito em relação ao clima. O clima foi o fator mais importante para explicar o padrão de ocupação das bacias hidrográficas do nordeste brasileiro pela lontra. A sazonalidade da precipitação apresentou uma 55

57 influência negativa significativa na probabilidade de ocupação da espécie, enquanto que a precipitação média anual não foi uma variável importante na estimativa desse parâmetro. Isto indica que a variação na disponibilidade de água ao longo do ano é mais importante para as lontras do que a quantidade deste recurso em si. A capacidade das lontras de ocorrer em regiões semiáridas tem sido demonstrada pela Lutra lutra em ecossitemas mediterrâneos (Ruiz-Olmo & Jiménez, 2008). Nesta região as lontras ocorrem frequentemente em poças de rios quase secos, e a ocorrência da espécie nesses ambientes não está relacionada à disponibilidade de água em si, mas à disponibilidade de presas, que em sua maioria são aquáticas (Ruiz-Olmo et al., 2001b, Ruiz-Olmo et al., 2007). A variação na disponibilidade de água, refletida em longos períodos de seca, diminui os recursos alimentares disponíveis para a espécie e aumenta o estresse ambiental, sendo por isso uma variável mais importante na determinação da sua ocorrência (Ruiz-Olmo & Jiménez, 2008). As bacias hidrográficas que drenam para o norte da nossa área de estudo, com exceção das microbacias localizadas no Cerrado do Sul do Piauí, são compostas por rios totalmente inseridos na Caatinga, que sofrem uma influencia mais forte do clima semiárido. Esta região é caracterizada por eventos periódicos de secas severas, que ocorrem a intervalos de poucos anos, com raros eventos de cheia (Krol et al., 2001, Prado, 2003), o que pode ser uma condição limitante para a espécie. A exceção de alguns rios que possuem regime hidrológico artificial controlado por grandes reservatórios, todos os rios desta região são originalmente intermitentes ao longo de seu curso e secam completamente por longos períodos (Rosa et al., 2003). A baixa probabilidade de ocupação estimada para esta região confirma a lacuna reportada por Rosas- Ribeiro et al. (2017) na área de distribuição da Lontra longicaudis. Além de ser um dos fatores determinantes da ocorrência da espécie na região, o clima é também um dos fatores importantes para a intensidade de uso do habitat pelas lontras. Apesar desta análise estar restrita a uma área menor, com menor variação climática, observa-se um aumento na sazonalidade da precipitação em direção ao norte, a medida que a faixa de Floresta Atlântica se torna mais estreita, e em direção aos trechos altos dos rios, localizados em áreas de Caatinga. Nestes trechos foi registrado um número menor de vestígios, principalmente vestígios recentes (Rosas-Ribeiro, observação pessoal), indicando um uso ocasional ou menos frequente pelas lontras. Apesar das bacias hidrográficas dessa região apresentarem condições climáticas menos severas que as bacias totalmente inseridas no bioma Caatinga, a maior variabilidade na disponibilidade de água ao longo do ano afeta a disponibilidade e distribuição dos recursos alimentares. Como resposta a essas flutuações, as lontras podem adotar um padrão muito elástico de uso do espaço, aumentando suas áreas de vida, com grande mobilidade no 56

58 tempo (Ruiz-Olmo & Jiménez, 2008). Dessa forma, apesar de ocorrerem na bacia hidrográfica, no momento da amostragem o trecho de rio pode estar sendo utilizado com menos frequência. A área de captação de água a montante (flux_cap_agua) é uma variável das microbacias, muito correlacionada com a ordem dos rios (r = 0.90; p<0.0001), ambas relacionadas ao tamanho dos cursos d'água e localização do trecho amostrado. Rios com maior fluxo de área de captação e maior ordem, possuem maior volume de água. Apesar de não serem variáveis importantes para a ocorrência da Lontra longicaudis, são variáveis que influenciam negativamente a detectabilidade e o uso do habitat pela espécie. A ordem do rio foi uma variável importante para o uso do habitat pela espécie Aonyx cinereus, que utiliza mais os rios intermediários, de segunda ordem, que os rios muito pequenos (primeira ordem), ou rios de grande porte (terceira ordem ou maior) (Perinchery et al., 2011). Em uma bacia hidrográfica geralmente os impactos e ameaças se acumulam na direção montante-jusante, de forma que os trechos de rio com maior volume de água, como os canais principais próximos à foz, são os mais degradados (Nel et al., 2007; Vörösmarty et al., 2010). Isto é agravado pelo fato dessas partes baixas dos rios, principalmente em regiões costeiras, serem densamente povoadas (Vörösmarty et al., 2010). Desta forma, rios tributários, de menor porte, oferecem melhores condições ambientais e podem funcionar como um refúgio para as espécies que dependem do ambiente aquático (Nel et al., 2007), o que pode explicar a influência negativa do fluxo de área de captação de água acumulado no uso do habitat pela Lontra longicaudis. A ocorrência da lontra neotropical na área estudada está concentrada nas bacias hidrográficas que drenam para o leste, com intensidade maior de uso do habitat em regiões com menor sazonalidade da precipitação. Esta região corresponde à Floresta Atlântica nordestina, porção menos conservada deste bioma, com alta densidade populacional humana, onde a expansão de paisagens antropizadas tem restringindo os remanescentes florestais a pequenos fragmentos com menos de ha (Ribeiro et al., 2009; Tabarelli et al., 2010). Como uma consequência indireta disto, mesmo procurando refúgios, a espécie utiliza habitats com poucos remanescentes florestais, o que resultou em uma influência negativa da porcentagem de remanescentes na intensidade de uso do habitat pela lontra nessa região. A Lontra longicaudis é uma espécie de grande tolerância ecológica, capaz de ocorrer em áreas alteradas por impacto antrópico, próximas a cidades e atividades humanas (Larivière, 1999; Pardini & Trajano, 1999; Alarcon & Simões-Lopes, 2003). Por serem animais que dependem do ambiente aquático, em algumas regiões as lontras utilizam preferencialmente habitats de planícies costeiras, bem drenadas, geralmente também muito utilizados pela população humana (Sepúlveda et al., 2007), como observado neste estudo para a Lontra longicaudis na Floresta Atlântica nordestina, e também para a espécie Aonyx capensis, que 57

59 ocorre preferencialmente nos trechos baixos dos rios da Península de Cape - Africa do Sul, apesar do alto grau de degradação e poluição (Okes & O'Riain, 2017). A ocorrência das lontras nessas áreas, no entanto, não garante a persistência de suas populações. A exposição prolongada à poluentes, trafego de veículos e contato com animais domésticos pode colocar as populações de lontras em risco a longo prazo, principalmente por serem predadores de topo, indiretamente afetados por qualquer impacto ao longo da cadeia trófica, podendo responder a estes impactos tardiamente (Okes & O'Riain, 2017). A ocorrência e uso de área degradadas pelas lontras também pode ser intensificada como um reflexo da escala local de amostragem, sendo revelado um padrão diferente quando analisada em uma escala mais ampla da paisagem (Okes & O'Riain, 2017). Quando considerada toda a área de distribuição da Lontra longicaudis, a densidade populacional humana teve efeito negativo na adequabilidade do habitat para a espécie, apesar de valores altos de adequabilidade ainda serem observados em áreas densamente povoadas (Rheingantz et al., 2014). De acordo com Robitaille e Laurence (2002), a Lutra lutra aparenta ter um limiar de tolerância para a densidade populacional humana, estando sempre ausente em locais com densidade populacional superior a 183 habitantes/km 2. Isto pode estar relacionado à manutenção dos recursos críticos mínimos para a espécie, que pode ser ameaçada em condições de alta densidade populacional. As lontras são capazes de se adaptar a ambientes alterados, desde que os recursos críticos para a sua existência, como água, alimento e locais de abrigo e reprodução, sejam mantidos (Prakash et al., 2012; Okes & O'Riain, 2017). Os níveis de perturbação antrópica existentes na área de estudo podem estar dentro do limite de tolerância da Lontra longicaudis, mas a falta de estratégias de conservação que garantam a manutenção desses recursos na região torna a espécie suscetível à extinção regional. A degradação ambiental e perturbações antrópicas têm causado declínios populacionais em várias espécies da família Lutrinae, como a Lontra canadensis e Lutra lutra que sofreram várias extinções locais ao longo das suas áreas de distribuição (Kruuk, 2006; Battisti et al., 2011; Fei & Chan, 2017). A subespécie Lutra lutra whitelleyi, com distribuição geográfica restrita ao Japão, foi declarada extinta na natureza pela caça e perda de habitat (Hance, 2012), e as três espécies de lontra que ocorrem na China, Lutra lutra, Aonyx cinereus e Lutrogale perspicillata estão em acentuado declínio populacional (Fei & Chan, 2017). A extinção local da espécie Lutra lutra na região do Lácio, Itália central, ocorreu em um período de 5 a 6 décadas após a destruição das áreas de planícies úmidas, antes amplamente ocupadas pelas lontras (Battisti et al., 2011). Inicialmente a espécie ficou restrita a pequenos fragmentos florestais em tributários de menor porte, em subpopulações sumidouro, que se extinguiram em algumas 58

60 décadas (Battisti et al., 2011). O intervalo de tempo entre o impacto ambiental e a extinção da espécie foi atribuído a um efeito de retardo (débito de extinção), que pode ocorrer principalmente com espécies abundantes e bem adaptadas (Tilman et al., 1994). Apesar de não existirem estudos populacionais com a Lontra longicaudis no nordeste brasileiro, alertamos para a possibilidade da espécie estar passando pelo mesmo processo. Algumas regiões com grande magnitude de debito de extinção para mamíferos foram estimadas para o nordeste brasileiro (Chen & Peng, 2017) e uma recente avaliação de risco de extinção da espécie fez uma previsão de desaparecimento local da Lontra longicaudis na Floresta Atlântica nordestina nos próximos 50 anos, devido a perda da capacidade de suporte do ambiente por redução de habitat, caça e atropelamentos (Rodrigues et al., 2013). Apesar da situação de alerta, as lontras são resilientes e têm demostrado capacidade de recuperação a partir de grandes declínios populacionais (Kruuk, 2006; Recharte Uscamaita & Bodmer, 2009; Theng & Sivasothi, 2016). Dessa forma, ressaltamos a necessidade urgente de estratégias efetivas para a conservação da espécie na região nordeste brasileira ao norte do rio São Francisco. Com uma melhor compreensão da distribuição e dos principais fatores que influenciam a ocorrência e uso do habitat pela espécie na região, recomendamos como ações prioritárias: 1) estudos genéticos e populacionais, até então inexistentes, para que se conheça a variabilidade genética e o estado atual da população de Lontra longicaudis na região; 2) análise e seleção de bacias hidrográficas prioritárias para a conservação da espécie, para que sejam definidas ações de conservação e restauração que garantam a persistência da Lontra longicaudis no nordeste brasileiro. 5. REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS Abell, R Conservation Biology for the Biodiversity Crisis : a Freshwater Follow-up. Conservatio Biology, 16(5): Abell, R.; Allan, J.D.; Lehner, B Unlocking the potential of protected areas for freshwaters. Biological Conservation, 134(1): Abell, R., M.L. Thieme, C. Revenga, M. Bryer, M. Kottelat, N. Bogutskaya et al Freshwater Ecoregions of the World: a new map of biogeographic units for freshwater biodiversity conservation. Bioscience 58: Alarcon, G.G. & Simões-Lopes, P.C Preserved versus degraded coastal environments: a case study of the Neotropical Otter in the environmental protection area of Anhatomirim, Southern Brazil. IUCN Otter Spec. Group Bull. 20(1): Astúa, D., P.H. Asfora, F.M. Aléssio, A. Langguth On the occurrence of the Neotropical 59

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68 CAPÍTULO III Diversidade genética e padrão de dispersão da Lontra Neotropical (Lontra longicaudis) no nordeste brasileiro* * Manuscrito em preparação 67

69 Diversidade genética e padrão de dispersão da Lontra Neotropical (Lontra longicaudis) no Nordeste brasileiro* Patrícia F. Rosas-Ribeiro 1 ; Cristine Trinca 2 ; Eduardo Eizirik 2, Eduardo M. Venticinque 1 1 Universidade Federal do Rio Grande do Norte, Centro de Biociências, Departamento de Ecologia, Caixa Postal 1524, CEP , Natal, RN, Brazil 2 Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul, Laboratório de Biologia Genômica e Molecular. RESUMO A diversidade genética representa o potencial evolutivo para uma espécie se adaptar às mudanças ambientais. Entender os fatores que afetam a estrutura genética e fluxo gênico entre populações é essencial para definir estratégias efetivas de conservação. A Lontra longicaudis é uma das espécies menos estudadas da subfamíllia Lutrinae e foi recentemente classificada como quase ameaçada de extinção. Pouca informação existe sobre esta espécie no nordeste do Brasil, que nunca foi significativamente amostrado em estudos genéticos e taxonômicos. Para suprir esta lacuna e contribuir com a persistência a longo prazo da L. longicaudis no nordeste brasileiro, neste estudo nós analisamos a diversidade genética e o padrão de dispersão da espécie na região. Para isto foram analisados segmentos de DNA mitocondrial de 36 amostras não invasivas (fezes frescas, muco e tecido), provenientes de 8 bacias hidrográficas. Destas, 17 amplificaram os três segmentos analisados e foram consideradas indivíduos distintos pela localização amostral e composição genética. Estes indivíduos são representativos de 7 haplótipos, dos quais 4 foram identificados pela primeira vez neste estudo. A espécie apresentou alta diversidade haplotípica, mas baixa variabilidade nucleotídica, o que indica expansão recente da população. A maior diferenciação genética entre todas as amostras foi observada em duas amostras do Piauí, acima da área de Caatinga onde não há registros atuais de presença da espécie, corroborando a existência de uma barreira climática por onde o fluxo gênico pode estar interrompido há mais tempo. A população de lontra do nordeste apresentou diferença genética significativa em relação aos grupos geográficos da Amazônia e do Leste da América do Sul, maior que a diferença desses dois grupos entre si, o que indica menor fluxo gênico para essa região. O cenário que atribuiu um custo elevado para a dispersão por terra, foi o que apresentou relação mais forte com a divergência genética observada entre as amostras da região nordeste, indicando que a espécie é capaz de se dispersar por terra, mas em situações extremas. Já a divergência genética entre as bacias costeiras apresentou relação mais forte com as distâncias geográficas (euclidiana e trecho de bacias), o que pode ser resultado de uma região mais homogênea, sujeita a alagamentos, onde a paisagem impõe menos resistência à dispersão por animais semiaquáticos. Análises do caminho de menor custo indicam o Rio São Francisco como uma importante rota de dispersão, conectando as bacias costeiras do nordeste com as bacias localizadas ao norte da Caatinga, o que ressalta a importância da sua preservação para a manutenção da diversidade genética na região. Palavras chave: Lutrinae, DNA Mitocondrial, Genética da paisagem, Dispersão, Conservação 68

70 1. INTRODUÇÃO A diversidade genética representa o potencial evolutivo para que uma espécie possa se adaptar às mudanças ambientais, sendo por isso considerada uma das prioridades da biologia da conservação (Allendorf & Luikart, 2007; Frankham et al., 2009). Fatores biológicos, ambientais e ecológicos podem influenciar na variabilidade e estrutura genética de uma população, como o tamanho populacional, características reprodutivas e a conectividade entre populações (Frankham et al., 2009). Quanto maior a conectividade, maior a variabilidade genética em populações locais e menor a variabilidade entre populações, enquanto que a baixa conectividade leva ao isolamento e diminui a variabilidade genética local, aumentando a divergência entre populações por deriva genética e/ou seleção natural (Slatkin, 1985). O fluxo gênico entre populações pode ser influenciado por características dos organismos e pela estruturação dos elementos da paisagem (Baguette et al., 2012). No caso de espécies aquáticas e semiaquáticas, a dependência dos corpos d'água ressalta a influencia da estrutura espacial da drenagem na conectividade entre populações (Hughes et al., 2009). Para espécies aquáticas o fluxo gênico ocorre mais frequentemente dentro do que entre bacias hidrográficas (Meffre & Vrijenhoek, 1988), o que pode resultar em uma forte estruturação da variabilidade genética entre as bacias, mais correlacionada à resistência a dispersão pela paisagem, do que à distância euclidiana entre elas. Para espécies que não são obrigatoriamente restritas ao ambiente aquático, no entanto, esta estruturação pode estar relacionada ao grau de dependência aos corpos d'água, e ao posicionamento das populações ao longo da rede de drenagem (Hughes et al., 2009), de forma que espécies semiaquáticas podem utilizar caminhos de dispersão alternativos e manterem populações conectadas em uma grande escala espacial (Baguette et al., 2012). A influência dos elementos da paisagem no fluxo gênico e estrutura genética das populações deu origem a abordagem da genética da paisagem (Manel et al., 2003), utilizada em muitos estudos para inferir sobre os padrões de dispersão e fluxo gênico a partir da correlação entre a diferenciação genética e características da paisagem (Finn et al., 2007; Byrne et al., 2015; Guerrero et al., 2015; Pagacz, 2016). Compreender o padrão de dispersão de uma espécie é essencial para avaliar os efeitos da fragmentação do hábitat e impactos antrópicos na manutenção a longo prazo das populações, assim como para analisar o potencial de recolonização da espécie e definir estratégias efetivas de conservação (Baguette et al., 2012). A lontra neotropical [Lontra longicaudis (Olfers,1818)] é um carnívoro semiaquático, com ampla distribuição geográfica, que ocorre originalmente desde o México até o Uruguai (Kruuk, 2006). Apesar de ser uma espécie de grande tolerância ecológica, capaz de suportar modificações ambientais e ocorrer em locais próximos a cidades e aglomerações humanas 69

71 (Kruuk, 2006), devido às crescentes ameaças que afetam o ambiente aquático e terrestre onde vivem, o seu status de conservação foi recentemente atualizado de insuficientemente conhecida (DD data deficient ) para quase ameaçada (NT Near Threatened") (IUCN - União Internacional para a Conservação da Natureza, 2015). A dependência da espécie aos ambientes aquáticos e ripários está associada principalmente à obtenção de alimento, já que suas presas mais frequentes são espécies aquáticas (Pardini, 1998; Rheingantz et al., 2012; Rheingantz et al., 2017), e à construção das tocas e locais de descanso, normalmente próximos à agua e associados à boa qualidade desses ambientes (Pardini & Trajano, 1999; Kasper et al., 2008). Apesar da existência de uma rede de drenagem permanente e bem conectada ser considerada um fator importante para o fluxo gênico entre populações de lontras (Janssens et al., 2008; Guerrero et al., 2015), as lontras possuem boa capacidade de locomoção por terra. Estudos com Lutra lutra comprovam que a espécie é capaz de se deslocar por vários quilômetros terrestres entre poças ou bacias hidrográficas (Ruiz-Olmo & Jiménez, 2008), inclusive mantendo o fluxo gênico contínuo entre bacias hidrográficas separadas por grandes elevações (Pagacz, 2016). Em algumas regiões, no entanto, Lutra lutra e Lontra canadensis apresentam populações espacialmente estruturadas (Latch et al., 2008; Honnen et al ; Lehoczky et al.., 2015), o que indica que essa dispersão não ocorre de forma independente aos elementos da paisagem. A Lontra longicaudis apresenta grande capacidade de dispersão por água, com longos deslocamentos e fluxo gênico frequente ao longo de bacias hidrográficas (Ortega et al, 2012). Apesar de pouco se conhecer sobre a capacidade de dispersão terrestre da Lontra longicaudis, a migração por terra entre bacias hidrográficas fica evidente para esta espécie pela falta de estruturação genética encontrada em grandes regiões geográficas, como o sul e Sudeste do Brasil (Trinca et al., 2007; Trinca et al., 2012), e a região que abrange a Amazônia, Peru e Guianas, onde não se encontra evidência de estruturação por região ou bacia hidrográfica (Trinca et al., 2012). Nestas regiões a similaridade genética não está relacionada à distância geográfica, o que pode indicar a influência de características da paisagem na capacidade de dispersão da espécie. No México as populações de Lontra longicaudis se encontram espacialmente estruturadas, indicando que áreas de baixa altitude e bem drenadas funcionam como corredores facilitando a dispersão entre bacias hidrográficas, enquanto áreas mais elevadas e com escassez de água podem funcionar como barreiras (Guerrero et al., 2015). A maior diferenciação genética nessa região se encontra na população localizada mais ao norte do México, em uma das regiões mais secas da área de distribuição da espécie, o que, além do maior isolamento, também pode levar a evolução de adaptações (Guerrero et al., 2015). Diferenciações 70

72 morfológicas no crânio e mandíbula da Lontra longicaudis também foram observadas entre regiões geográficas, principalmente em regiões limítrofes da sua distribuição no México e Argentina (Hernández-Romero et al., 2015), corroborando o padrão de diferenciação genética encontrado. A falta de estruturação encontrada entre as populações de Lontra longicaudis em algumas regiões brasileiras pode estar relacionada a lacunas amostrais. O Nordeste brasileiro, que abrange o bioma Caatinga, uma das regiões mais secas na área de distribuição da Lontra longicaudis, foi por muito tempo considerado como uma lacuna nos mapas de distribuição da espécie (Larivière 1999, Kruuk 2006) e nunca foi significativamente amostrados em estudos genéticos e taxonômicos (Harris, 1968; van Zyll de Jong, 1972; Trinca et al., 2012; Hernández- Romero et al., 2015). Recentemente, em um estudo com maior abrangência amostral, Trinca et al. (2012) identificou um padrão filogeográfico consistente que sugere a existência de pelo menos quatro linhagens evolutivas para a Lontra longicaudis, corroborando parcialmente com a divisão intraespecífica previamente proposta para a espécie: linhagem da Colômbia (L. longicaudis annenctes), Bolívia, Amazônia (L. longicaudis enudris) e Leste da América do Sul (ESA - East of South America; L. longicaudis longicaudis). Este estudo considerou duas amostras provenientes de uma mesma região do nordeste brasileiro, e aponta para uma possível hipótese de colonização da espécie a partir do Norte da América do Sul em direção ao Sul, com base na posição do haplótipo único encontrado nessas amostras, que é o mais basal do grupo ESA (Trinca et al., 2012). Esta hipótese é criticada por Feijó & Langguth (2013), que defendem a possibilidade da existência de uma espécie distinta de lontra no nordeste brasileiro, cuja área de distribuição seria ao norte do rio São Francisco. Estudos para avaliar a diversidade genética, o padrão de dispersão e a conectividade das populações de Lontra longicaudis ao longo da sua distribuição são considerados prioritários para a conservação da espécie (Rheingantz et al., 2017), principalmente em regiões limites e pouco amostradas da sua distribuição, como o nordeste do Brasil (Rodrigues et al., 2013). Neste estudo nós analisamos a diversidade genética da população de lontras do nordeste brasileiro ao norte do rio São Francisco, e avaliamos hipóteses alternativas de dispersão que possam explicar o fluxo gênico na região, com o objetivo de analisar a influência relativa da distância geográfica, e de características da paisagem, no padrão de diversidade encontrado. Para isto foram analisados cinco cenários de dispersão: 1) distância euclidiana, cenário que assume que a dispersão das lontras não depende de características da paisagem, sendo influenciada exclusivamente pela distância; 2) bacias hidrográficas, cenário que considera o número de microbacias adjacentes, representando um custo constante de dispersão entre bacias para a espécie; 3) cenário de alta dependência aos corpos d'água, considerando a possibilidade 71

73 de dispersão pelo mar a um custo moderado e pela terra a um custo muito alto; 4) cenário de dispersão preferencial ao longo dos corpos d'água, considerando possível a dispersão por terra a um custo relativo à distância ao rio; 5) cenário de dispersão preferencial ao longo dos corpos d'água, considerando possível a dispersão por terra a um custo relativo à declividade. 2. MATERIAL E MÉTODOS Foram coletadas 34 amostras não invasivas (fezes frescas e muco) e 2 amostras de tecido de Lontra longicaudis da região nordeste do Brasil ao norte do Rio São Francisco, entre os estados de Alagoas e Piauí (Figura 1; Tabela 1). Isto resultou em um total de 36 amostras, em uma região onde apenas 2 amostras de sangue de uma mesma localidade haviam sido geneticamente analisadas (Trinca et al., 2012; Figura 1). Esta região abrange duas das ecoregiões de água doce do mundo: a eco-região Parnaíba e a eco-região Bacias Costeiras e da Caatinga Nordestina (Abell, 2008). A eco-região Parnaíba é constituída pelo rio Parnaíba e seus afluentes, e se estende por todo o estado do Piauí, até a sua fronteira com o estado do Maranhão, incluindo áreas do bioma Caatinga e uma pequena porção do Cerrado; a eco-região Bacias Costeiras e da Caatinga Nordestina se estende entre os estados do Ceará e Alagoas, abrangendo várias bacias hidrográficas pequenas inseridas nos biomas Floresta Atlântica e Caatinga (Figura 1). Das 36 amostras, 31 foram coletadas ao longo de sete bacias hidrográficas da eco-região das Bacias Costeiras, enquanto que apenas 5 foram coletadas em uma única bacia da eco-região Parnaíba (Figura 1; Tabela 1). As amostras foram coletadas com luvas, armazenadas em frascos de 50 ml contendo álcool 96%, e mantidas a temperatura de -20 o até a extração do DNA. 72

74 Figura 1: Área de estudo no nordeste do Brasil, ao norte do Rio São Francisco. No detalhe à esquerda: localidades com amostras de Lontra longicaudis geneticamente analisadas no estudo anterior de Trinca et al. (2012), com destaque para a área de estudo, onde apenas 2 amostras foram analisadas. No mapa central: amostras de fezes e tecidos de Lontra longicaudis coletadas neste estudo, com identificação dos haplótipos obtidos de acordo com o conjunto concatenado de amostras com os três segmentos amplificados (CR+ATP8+ND5). Neste conjunto foram consideradas as duas amostras da região nordeste analisadas por Trinca et al. (2012). 73

75 Tabela 1: Amostras de Lontra longicaudis coletadas durante o estudo, com indicação dos segmentos do DNA mitocondrial amplificados em cada uma. BCCN = Bacias Costeiras e da Caatinga Nordestina. Segmentos sequenciados Amostra ID Material Região Bacia Hidrográfica Hidrográfica Estado RC ATP8 ND5 L1 Tecido BCCN Jundiaí RN x x x PIUMML02 Muco BCCN Pium RN x x x PIUMML01 Muco BCCN Pium RN x x x PIUMFL13.2 Fezes BCCN Pium RN x x x PIUMFL13.1 Fezes BCCN Pium RN x x x PIUMFL1.1* Fezes BCCN Pium RN x x x PIUMFL22.1* Fezes BCCN Pium RN x x x PIUMFL7* Fezes BCCN Pium RN x x x CURIMATAUFL7 Fezes BCCN Curimatau RN x x CURIMATAUFL21 Fezes BCCN Curimatau RN x CAMARATUBAFL13 Fezes BCCN Camaratuba PB x x x CAMARATUBAFL2.1 Fezes BCCN Camaratuba PB x CAMARATUBAFL3 Fezes BCCN Camaratuba PB x x CAMARATUBATL1* Fezes BCCN Camaratuba PB x x CAMARATUBAFL16* Fezes BCCN Camaratuba PB x x CAMARATUBAFL5* Fezes BCCN Camaratuba PB x x MTRACFL5 Fezes BCCN Goiana PE x x x ATRACFL2 Muco BCCN Goiana PE x x x GOIANAFL4 Fezes BCCN Goiana PE x x GOIANAFL3* Fezes BCCN Goiana PE x GOIANAFL1* Fezes BCCN Goiana PE x x BUNAFL1 Fezes BCCN Una PE x x x BUNATL1* Fezes BCCN Una PE x L2 Tecido BCCN Coruripe AL x x x MCORFL1 Fezes BCCN Coruripe AL x x x MCORFL12* Fezes BCCN Coruripe AL x x ACORFL13 Fezes BCCN Coruripe AL x x x ACORFL7* Fezes BCCN Coruripe AL x x BCORPL6 Fezes BCCN Coruripe AL x x x BCORFL2 Fezes BCCN Coruripe AL x x BCORFL1* Fezes BCCN Coruripe AL x AURUÇUIFL6 Fezes Parnaíba Uruçuí-Preto PI x x x URUÇUIFL3 Fezes Parnaíba Uruçuí-Preto PI x x x URUÇUIPL2* Fezes Parnaíba Uruçuí-Preto PI x x x URUÇUIFL5* Fezes Parnaíba Uruçuí-Preto PI x x URUÇUIPL1* Fezes Parnaíba Uruçuí-Preto PI x x * Amostras que apresentam sequências iguais a de outras analisadas, sem evidência de representarem indivíduos distintos. 74

76 Extração do DNA e análises moleculares O DNA fecal foi extraído usando o QIAamp DNA Stool Mini Kit (Qiagen) de acordo com as instruções do fabricante, com uma pequena modificação no tempo final de eluição de 1 para 20 min a temperatura ambiente (Trinca et al., 2013). A extração de DNA das duas amostras de tecido, obtidas de animais encontrados mortos durante o trabalho de campo, foi realizada através do QIAamp DNA Mini Kit (Qiagen) de acordo com as instruções do fabricante. Para evitar contaminação, todo o procedimento foi realizado em um laboratório separado, dedicado exclusivamente à manipulação de amostras com baixa qualidade de DNA (pele, pelos, fezes), em capela com luz ultravioleta e utilizando ponteiras com barreiras. Cada lote de extração de DNA incluiu um controle negativo (apenas os reagentes) para monitorar possíveis eventos de contaminação. A fim de comparar as estimativas de diversidade genética da Lontra longicaudis obtidas neste estudo com aquelas reportadas por Trinca et al. (2012) em estudo mais amplo sobre a filogeografia da espécie, o mesmo conjunto de marcadores moleculares do DNA mitocondrial foi selecionado, o qual inclui: 1) a porção 5 da região controle (RC) (Tchaicka et al., 2007); 2) um segmento incluindo o gene ATP8 e parte do gene ATP6 (Trigo et al., 2008); e 3) um segmento do gene ND5 (Trigo et al., 2008). Uma vez que o DNA recuperado a partir de amostras fecais tende a estar degradado, tornando difícil a amplificação e sequenciamento de fragmentos longos, em alguns casos foram utilizados os primers internos desenvolvidos para a RC (Trinca et al. 2007). Estes primers subdividem o segmento-alvo em três fragmentos menores que se sobrepõem parcialmente, aumentando o sucesso de amplificação e o rendimento do sequenciamento. Todos os segmentos foram amplificados por PCR (Reação em Cadeia da Polimerase), em reações de 20 μl contendo: 2 μl de DNA, Tampão de PCR 1x (Invitrogen), mm MgCl 2, 200 μm dntps, 0.2 μm de cada primer, Triton 4%, e 0.5 unidades de Taq DNA Polimerase Platinum (Invitrogen). As condições de PCR foram as mesmas para os três segmentos: 94 C por 3 min, 5 ciclos ( Touchdown ) de 94 C por 45 s, C por 45 s (- 1 C por ciclo), e 72 C por 1.5 min, os quais foram seguidos por 40 ciclos de 94 C por 45 s, 50 C por 45 s, 72 C por 1.5 min, e extensão final de 72 C por 30 min. Os produtos de PCR foram visualizados em gel de agarose 1% com GelRed 10x (Biothium) e purificados usando-se as enzimas Exonuclease I e FastAP. Os produtos purificados foram sequenciados em sequenciador automático e as sequências resultantes serão depositadas no GenBank. 75

77 Análises das sequências As sequências foram visualizadas e corrigidas manualmente usando o programa FinchTV 1.4 ( e alinhadas com o algoritmo CLUSTALW implementado no programa MEGA6 (Tamura et al., 2013). Uma vez que amostras de fezes coletadas podiam ser representantes do mesmo indivíduo, estas só foram definidas como pertencendo a indivíduos distintos quando as sequências de DNA apresentaram polimorfismo. Esta avaliação foi realizada com base no alinhamento das sequências obtidas para os três segmentos analisados. Considerando que indivíduos de Lontra longicaudis podem se locomover por mais de 18 km ao longo do rio, (Trinca et al., 2013), exceções foram feitas e sequências de DNA idênticas foram consideradas como indivíduos distintos apenas quando a distância entre as amostras foi maior que 30 km, ou quando duas amostras de composição distinta e com o mesmo tempo de deposição foram encontradas juntas na mesma latrina, como um indicativo de animais andando juntos. Isto resultou em um total de 21 amostras pertencentes a indivíduos distintos, dentre estes 15 com os três segmentos de DNA mitocondrial amplificados (Tabela 1). Adicionalmente ao conjunto de dados gerado a partir das amostras coletadas neste estudo, as sequências de duas amostras de lontras da região metropolitana de Recife (Pernambuco), geradas no estudo de Trinca et al. (2012) e depositadas no GenBank, foram incluídas nas análises de diversidade genética. Estimativas de diversidade nucleotídica ( ) e haplotípica (h) foram obtidas usando os programas MEGA6, DnaSP v.5 (Librado & Rozas, 2009) e ARLEQUIN v.3.5 (Excoffier et al., 2010), para cada um dos segmentos de DNA analisados, assim como para o conjunto concatenado dos segmentos ATP8+ND5, e o conjunto concatenado de todos os segmentos (RC+ATP8+ND5). As diversidades genéticas obtidas para estes dois conjuntos de segmentos concatenados foram comparadas com as diversidades obtidas por Trinca et al. (2012) nas regiões Amazônica (AMZ) e Leste da América do Sul (ESA). Para isto a região nordeste foi desconsiderada do grupo ESA, de forma que as diversidades obtidas por Trinca et al. (2012) para este grupo foram recalculadas, excluindo-se as duas amostras da região nordeste que já estão sendo consideradas neste estudo. Com o objetivo de analisar relações filogenéticas e geográficas entre as amostras obtidas na região nordeste, foi gerada uma rede de haplótipos no programa NETWORK v.5.0 ( através do método de median-joining (Bandelt et al., 1999). Para esta análise foram considerados os haplótipos resultantes do conjunto concatenado de todos os segmentos (RC+ ATP8+ND5). Testes específicos de estruturação populacional dentro da região nordeste não foram possíveis devido a limitações de tamanho amostral para algumas regiões. Como uma análise preliminar, a estrutura populacional foi analisada 76

78 assumindo-se três grandes unidades geográficas (Amazônia, Nordeste e grupo ESA). Como medidas de diferenciação entre as populações, foi estimado o índice de fixação F st (Wright, 1965) através da Análise de Variância Molecular (AMOVA) (Excoffier et al., 1992) implementada no programa ARLEQUIN. A divergência genética entre as sequencias de DNA mitocondrial das amostras coletadas no nordeste brasileiro foi calculada pelo método Tamura Nei, no programa ARLEQUIN v.3.5. Foi gerada uma matriz de distância genética entre todos os pares de amostras nas quais os três segmentos do DNA foram amplificados. (N= 19; Tabela 1). Cenários de dispersão Para analisar a influência de características da paisagem no fluxo gênico e diversidade genética encontrada na região, a distância genética entre cada par de amostra foi correlacionada com os custos de dispersão derivados de cinco cenários, sendo dois cenários de distâncias geográficas: Distância euclidiana e Custo de deslocamento entre bacias hidrográficas; e três de resistência da paisagem: Alto custo de dispersão por terra, Custo de dispersão por terra relativo à distância ao rio e Custo de dispersão por terra relativo à declividade (Tabela 2). Os custos de dispersão são estimados com base na distância geográfica e em mapas de superfícies de resistência, nos quais o valor atribuído a cada pixel corresponde à dificuldade ao movimento (Adriaensen et al., 2003). As superfícies de resistência de três desses cenários (água, dist_rio e decliv.) foram construídas a partir de uma imagem SRTM (Shuttle Radar Topographic Mission), com resolução aproximada de 90 m, de todas as bacias que drenam para o nordeste, considerando toda a área das bacias, desde suas nascentes até a foz. A partir desta imagem a drenagem foi derivada com um limiar de 1000 células upstream, o que significa que a drenagem só começava a ser gerada após uma área de acúmulo de fluxo de 1000 células a montante. Após a derivação da drenagem foi realizada uma reamostragem para a resolução de 300 m cada pixel. Para garantir a conectividade ao longo de toda a drenagem, foi aplicada a ferramenta EXPAND do ArcGis 10.1, com a expansão de uma célula sobre os cursos d'água. O cenário "Água" representa uma situação de alta dependência ao ambiente aquático, que considera possível a dispersão por terra, mas a um alto custo (10000), e a dispersão pelo mar a um custo moderado (10), em relação ao baixo custo de dispersão ao longo do rio (1) (Tabela 2; Figura 2a). O cenário "Dist_Rio" considera uma dispersão preferencial pelo rio, estando o custo de se deslocar por terra associado à distância aos corpos d'água. Esse cenário foi gerado a partir de uma superfície de distância euclidiana da drenagem que foi reclassificada para valores inteiros, sendo que cada classe de distância ficou com 900 metros. À primeira classe, que envolve o rio e seus primeiros 900 metros adjacentes, foi atribuído o valor 1, e a cada classe de 77

79 distância subsequente os valores até 9, acima de 9 todas as distância foram classificadas como 10 (Tabela 2; Figura 2b). O cenário "Decliv." representa uma situação em que a dispersão por áreas planas é mais fácil que por áreas íngremes. Para isto foram criadas 48 classes de declividade. O único procedimento para criação das classes foi o truncamento dos valores decimais para números inteiros. A superfície de declividade foi gerada no ArcGis 10.1 com a ferramenta SLOPE (Tabela 2; Figura 2c). No cenário "Dist_Bacias" o valor de resistência foi equivalente ao número de microbacias entre cada par de amostra, como uma medida de distância geográfica representando um custo constate de transposição de bacias para a espécie. Para isto as microbacias foram definidas com um limiar de células a montante (upstream). Finalmente, a distância geográfica euclidiana foi calculada pela menor distância em linha reta entre cada par de amostra, considerando as coordenadas geográficas de cada uma. Tabela 2: Descrição das superfícies de resistência geradas para os cinco cenários de dispersão analisados para a Lontra longicaudis no nordeste brasileiro. Cenários de Dispersão Abreviação Valores de Resistência Descrição Distância euclidiana Dist_Euclid Todos os pixel = 1 Dispersão independente das características da paisagem Custo relacionado à Custo de deslocamento entre Dist_Bacias Cada bacia= 1 transposição entre bacias bacias hidrográficas hidrográficas Alto custo de dispersão por terra Custo de dispersão por terra relativo à distância ao rio Custo de dispersão por terra relativo à declividade Água Dist_Rio Decliv. Rio= 1; Mar= 10; Terra= Rio e 900 m adjacentes= 1; a cada classe subsequente de 900 m mais 1 até 9; acima de 8.1 km= 10 1 a 48 de acordo com a declividade Alto custo de dispersão por terra Custo de dispersão por terra relacionado à distância ao rio Custo de dispersão por terra relacionado à declividade 78

80 A B Figura 2: Superfícies de resistência geradas para três cenários de dispersão da Lontra longicaudis no nordeste brasileiro que consideram características da paisagem. A) Cenário Água; B) Cenário Declividade; C) Cenário Distância do Rio. C 79

81 Para cada cenário de dispersão foi gerada uma matriz de distância ponderada por valores de resistência para cada par de amostra. A resistência efetiva entre estas amostras foi calculada pelo programa CircuitScape v. 4.0 (McRae, Shah & Mohapatra, 2014) em sua interface no programa ArcGis A metodologia do CircuitScape é baseada na teoria do circuito elétrico, e considera os valores de resistência atribuídos aos elementos da paisagem para calcular mapas de fluxo de corrente e voltagens ao longo de toda área amostrada (McRae, 2006). Dessa forma é possível calcular a resistência cumulativa da paisagem entre duas amostras, considerando todos os caminhos possíveis entres estas duas localidades, e não apenas o caminho de menor custo (LCP - Least Cost Path), o que confere uma melhor performance desta metodologia em relação a metodologias padrão que analisam a influência da paisagem na diversidade e estrutura genética das populações (McRae, 2006; McRae & Beier, 2007). A correlação das distâncias genéticas entre amostras e os correspondentes custos de dispersão dos cinco cenários, tanto de distância geográfica quanto de resistência da paisagem, foi analisada por modelos de regressão múltipla em matrizes de distância (MRM) (Manly,1986; Lichstein, 2007). Os MRMs representam uma extensão do teste de Mantel parcial (frequentemente utilizado para analisar a correlação entre distâncias ambientais/geográficas e genéticas), pois permitem a análise das relações entre mais de duas matrizes de distância, permitindo uma melhor compreensão da importância relativa de cada cenário ou variável ambiental analisada (Manly,1986; Lichstein, 2007). A diversidade genética de uma região pode variar em resposta a vários fatores, de forma que é importante compreender, além do quanto a distância genética está correlacionada com variáveis ambientais, como a distância genética responde a essas múltiplas variáveis (Wang, 2013). MRMs têm mostrado um bom desempenho, tanto com dados empíricos quanto simulados (Wang, 2013). Foram construídos 16 modelos de regressão múltipla em matrizes, sendo um modelo para cada um dos cincos cenários de dispersão de forma isolada, modelos formados por todas as combinações possíveis de dois cenários e um modelo global contendo todos os cenários. Estes modelos foram analisados com dois conjuntos de dados, sendo um o conjunto de toda as amostras nos quais os três segmentos de DNA foram amplificados (N= 19), e outro o conjunto apenas das amostras coletadas na região hidrográfica das Bacias costeiras e da Caatinga nordestina (N= 16). A seleção dos modelos candidatos foi feito através do Critério de Informação de Akaike corrigido para pequenas amostras (AICc) (Burnham & Anderson, 2002). Os modelos que apresentaram valores de ΔAICc 2 foram considerados bem ajustados aos dados. A importância relativa de cada modelo, assim como de suas covariáveis, foi analisada pelo peso de Akaike (waicc). Apesar da seleção de modelos em MRMs ser criticada por Franckowiak et 80

82 al. (2017), as falhas no ranqueamento dos modelos com base no AICc observadas por estes autores foram causadas provavelmente por grandes amostragens, e levaram à seleção tendenciosa de modelos muito complexos (Franckowiak et al., 2017). Este não foi o caso deste estudo, que obteve uma amostragem pequena (N=19) e onde os modelos mais complexos não foram os melhor ranqueados. Todas as análises dos MRMs foram realizadas no programa R (R Development Core Team, 2013). Com o objetivo de identificar rotas menos custosas e inferir sobre as potenciais vias de dispersão conectando bacias e regiões hidrográficas, para cada cenário de dispersão que considerou a influência de elementos da paisagem foram calculados caminhos de menor custo (LCPs) entre todos os pares de amostra, utilizando o programa Linkage Mapper v RESULTADOS Diversidade genética Um total de 22 indivíduos de Lontra longicaudis, representativos de 7 haplótipos, foram identificados de acordo com o segmento de 510 pb sequenciado da região controladora do DNA (RC). O segmento ATP8 (329 pb), no entanto, foi obtido para 21 indivíduos, representativos de apenas 2 haplótipos, apresentando a menor variabilidade haplotípica e nucleotídica dentre todos os segmentos e conjuntos concatenados de segmentos analisados para a região. A exceção do ATP8, todos os segmentos (isolados e concatenados) apresentaram diversidade haplotípica de moderada a alta, e nucleotídica baixa (Tabela 3). O conjunto concatenado dos três segmentos (CR+ATP8+ND5), utilizado para as análises filogeográficas subsequentes, foi o que apresentou maior diversidade haplotípica, com 17 indivíduos, representativos de 7 haplótipos (Tabela 3 e 4; Figura 1), dos quais 4 foram identificados pela primeira vez neste estudo, sendo até o momento considerados haplótipos únicos da região nordeste ao norte do rio São Francisco (Tabela 4). Tabela 3: Diversidade estimada do DNA mitocondrial da Lontra longicaudis de acordo com os segmentos e conjunto de segmentos analisados. N: número de indivíduos; S: sítios polimórficos; PI: sítios informativos de parcimônia; π: diversidade nucleotídica; h: diversidade haplotípica. Segmentos N N de haplótipos Tamanho (pares de base) S PI π h RC ± ± ATP ± ± ND ± ± ATP8+ND ± ± CR+ATP8+ND ± ±

83 Tabela 4: Indivíduos e haplótipos identificados de acordo com o conjunto concatenado dos três segmentos sequenciados (RC+ATP8+ND5), com indicação das bacias hidrográficas de ocorrência de cada haplótipo na região nordeste, e das regiões geográficas onde já foram identificados. NE: Nordeste; ESA: Leste da América do Sul. Região Haplótipos Indivíduos Bacias Hidrográficas Geográfica** PIUMML02, Pium, Goiana, Una e Região Hap-01* MTRACFL5, BUNAFL1, NE BLlo60 a metropolitana de Recife Hap-02 BLlo61 a Região metropolitana de Recife NE Hap-03* Hap-04 L1, ATRACFL2, PIUMFL13.1, PIUMFL13.2 L2, PIUMML01, ACORFL13, BCORPL6, CAMARATUBAFL13, Jundiaí, Goiana e Pium Coruripe, Pium, Camaratuba NE/ESA NE/ESA Hap-05* MCORFL1 Coruripe NE Hap-06 URUÇUIFL3 Uruçuí-preto NE Hap-07* AURUÇUIFL6 Uruçuí-preto NE * Haplótipos identificados pela primeira vez neste estudo; ** Dados de outras regiões retirados de Trinca et al., a Amostras analisadas por Trinca et al., Figura 3: Rede de haplótipos da Lontra longicaudis encontrados na região nordeste do Brasil com base no conjunto concatenado dos três segmentos de DNA mitocondrial analisados (RC+ATP8+ND5, 1490 pb). Cada haplótipo é representado por um círculo, cuja a área é proporcional a sua frequência. 82

84 As pequenas barras que cortam os ramos indicam substituições nucleotídicas inferidas para cada linhagem. Hap-01, 03, 05 e 07 são haplótipos novos, registrados pela primeira vez neste estudo. O haplótipo 4 foi o mais frequente na região, sendo encontrado tanto no limite norte quanto no limite sul das bacias hidrográficas com amostras coletadas (Figuras 1 e 3), seguido pelos haplótipos 1 e 3. Estes últimos, registrados pela primeira vez neste estudo, apresentam pouca divergência em relação ao haplótipo 2 (Figura 3), encontrado em uma única amostrada da região metropolitana de Recife (PE) analisada por Trinca et al. (2012), também restrito à região nordeste ao norte do rio São Francisco. Os haplótipos 6 e 7, ambos encontrados em uma bacia hidrográfica tributária do rio Parnaíba, no Piauí, foram os mais divergentes dentre os haplótipos encontrados na região, principalmente o haplótipo 7, também registrado pela primeira vez neste estudo. O haplótipo das bacias costeiras menos divergente em relação a este foi o haplótipo 5, encontrado na bacia do rio Coruripe, próximo ao rio São Francisco, no limite sul da área de estudo (Figura 3). Em comparação com os dois grupos geográficos sugeridos por Trinca et al. (2012), a região nordeste apresentou alta diversidade haplotípica, sendo esta mais baixa que a de região Amazônica, mas muito similar a do grupo ESA (Tabela 5). O número de indivíduos amostrados no grupo ESA, no entanto, foi quase o dobro do número de indivíduos do nordeste, o que indica que uma maior amostragem na região poderia resultar em maior diversidade. Já a diversidade nucleotídica da Lontra longicaudis foi no geral baixa, mas mais alta no nordeste do que no grupo ESA (Tabela 5). Tabela 5: Diversidade nucleotídica (π) e haplotípica (h) dos conjuntos concatenados de segmentos do DNA mitocondrial da Lontra longicaudis no Nordeste brasileiro (NE), em comparação com os dois grupos geográficos sugeridos por Trinca et al. (2012): Leste da América do Sul (ESA) e Amazônia. Segmentos Grupo N de Geográfico indivíduos π h ATP8/ND5 NE ± ± ESA* ± ± Amazonia** ± ± Total ± ± RC+ATP8+ND5 NE ± ± ESA* ± ± Amazonia** ± ± Total ± ± * Diversidades recalculadas a partir dos dados de Trinca et al. (2012), desconsiderando as duas amostras do NE, que neste estudo estão sendo analisadas no grupo da devida região. ** Diversidades calculadas por Trinca et al. (2012). A análise preliminar de estrutura populacional entre estes três grupos geográficos (NE, ESA e Amazônia) indicou uma pequena, mas significativa, diferença entre essas regiões. O 83

85 grupo do NE apresentou maior diferença em relação aos grupos ESA (F st = ; p= 0.000) e da Amazônia (F st = ; p= 0.000), do que os grupos ESA e da Amazônia entre si (F st = ; p= 0.009). Modelos de dispersão Os dois modelos de dispersão que melhor se ajustaram às diferenciações genéticas observadas entre as amostras analisadas na região nordeste incluíram o cenário Água (coeficiente padronizado= ) e Declividade (coeficiente padronizado= ), e o cenário Água (coeficiente padronizado= ) e Dist_Rio (coeficiente padronizado= ) (Tabela 6; Figura 4). Os dois modelos selecionados (ΔAICc < 2) retiveram 85 % da informação de todos modelos submetidos ao processo de seleção. O cenário Água esteve presente entre todos os melhores modelos ranqueados. Tabela 6: Ranqueamento dos 16 modelos construídos para analisar a diferenciação genética entre todas as amostras de Lontra longicaudis analisadas no nordeste Brasileiro, em relação a cinco cenários de dispersão. AICc: critério de informação de Akaike para amostras reduzidas; ΔAICc: diferença no AICc de um modelo e o melhor modelo ranqueado; waic: peso de Akaike; waiccum: peso de Akaike cumulatvo. Modelos R 2 p AICc ΔAICc waic waiccum Água+Decliv Água+Dist_Rio Água Água+Decliv+Dist_Rio+Dist_Bacias +Dist_Euclid Água+Dist_Bacias Água+Dist_Euclid Decliv+Dist_Euclid * 1 Dist_Rio+Dist_Euclid * 1 Decliv+Dist_Bacias * 1 Dist_Rio+Dist_Bacias * 1 Dist_Euclid * 1 Dist_Bacias+Dist_Euclid * 1 Dist_Bacias * 1 Decliv+Dist_Rio * 1 Dist_Rio * 1 Decliv * 1 84

86 Declividade (parcial) Figura 4: Resultados parciais dos dois melhores modelos ranqueados para explicar a diferenciação genética entre as amostras de Lontra longicaudis da região nordeste do Brasil. A) modelo Água + Declividade; B) modelo Água + Dist_Rio. Os pontos pretos indicam pares de amostras das duas regiões amostradas (bacias costeiras e Parnaíba), enquanto os brancos indicam pares de amostras de uma mesma região. Quando consideradas apenas as bacias costeiras, o modelo Água (coeficiente padronizado= ) e Dist_Bacias (coeficiente padronizado= ) foi o mais importante (waic= 0.34), seguido pelo modelo Água (coeficiente padronizado= ) e Dist_Euclid (coeficiente padronizado= ), que reteve 18% da informação de todos modelos submetidos ao processo de seleção (waic= 0.18), (Tabela 7; Figura 5). 85

87 Tabela 7: Ranqueamento dos 16 modelos construídos para analisar a diferenciação genética entre as amostras de Lontra longicaudis das bacias costeiras do nordeste Brasileiro em relação a cinco cenários de dispersão. AICc: critério de informação de Akaike para amostras reduzidas; ΔAICc: diferença no AICc de um modelo e o melhor modelo ranqueado; waic: peso de Akaike; waiccum: peso de Akaike cumulatvo. Modelos R 2 p AICc ΔAICc waic waiccum Água+Dist_Bacias Água+Dist_Euclid Dist_Bacias Dist_Rio+Dist_Bacias Dist_Euclid Decliv+Dist_Bacias Dist_Rio+Dist_Euclid Decliv+Dist_Euclid Dist_Bacias+Dist_Euclid Água+Decliv+Dist_Rio+Dist_Bacias+ Dist_Euclid Dist_Rio Decliv Água Água+Dist_Rio Água+Decliv Decliv+Dist_Rio

88 Figura 5: Resultados parciais dos dois melhores modelos ranqueados para explicar a diferenciação genética entre as amostras de Lontra longicaudis das bacias costeiras do nordeste brasileiro. A) modelo Água + Dist_Bacias; B) modelo Água + Dist_Euclid. As superfícies de resistência efetiva geradas indicam alta condutância entres as bacias hidrográficas costeiras, com um aumento da resistência em direção ao norte, e à divisão entre as duas regiões hidrográficas amostradas (Bacias costeiras e Parnaíba) (Figura 6). O rio São Francisco apresenta uma resistência à dispersão de baixa a moderada de acordo com os três cenários gerados. Esta bacia hidrográfica se destaca como uma das principais vias estimadas de conexão entre as duas regiões hidrográficas estudadas (Figura 7), sendo possível identificar a via menos custosa de transposição entre essas regiões (Figura 7A). 87

89 A B Figura 6: Superfícies estimadas de resistência efetiva da paisagem à dispersão da Lontra longicaudis no nordeste brasileiro de acordo com os cenários Água (A); Declividade (B); Distância ao rio (C). C 88

90 B A Figura 7: Caminhos de menor custo (LCPs) entre as amostras de Lontra logicaudis no nordeste brasileiro de acordo com os cenários: Água (A); Declividade (B) e Distância ao Rio (C) C 89