Banca de DEFESA: DIEGO GOMES TRINDADE

Uma banca de DEFESA de MESTRADO foi cadastrada pelo programa.
DISCENTE: DIEGO GOMES TRINDADE
DATA: 31/03/2023
HORA: 14:00
LOCAL: Sala de Aulas do PPGEAP
TÍTULO:

Análise da variabilidade climática marinha sobre a abundância relativa de Lutjanus purpureus (POEY, 1866) na Plataforma Continental Amazônica.

PALAVRAS-CHAVES:

Pesca marinha; ODS 14; Cross-Wavelet; Reanálises; ENOS;

PÁGINAS: 70
GRANDE ÁREA: Ciências Biológicas
ÁREA: Ecologia
RESUMO:

O objetivo deste trabalho foi estudar a relação da produção pesqueira do pargo com a variabilidade ambiental (meteoceanográfica, hidrológica e climática) em três áreas da Plataforma Continental Amazônica. Para isso foram utilizados dados mensais de desembarque e esforço obtidos através do banco de dados do ESTATPESCA (ICMBIO/CEPNOR) no período de 1997 a 2007. Os dados oceanográficos foram derivados da reanálise GLORYS (COPERNICUS). As séries temporais de Descarga média do Rio Amazonas e Pluviosidade média foram extraídas da plataforma Hidroweb v3.2.6 da Agência Nacional de Águas (ANA) e os índices climáticos foram obtidos por meio do banco de dados NCEP/NCAR Reanalysis Project e Reanalysis 2 (NOAA). Os dados ambientais foram testados quanto a significância e submetidos aos testes estatísticos: Modelo Aditivo Generalizado (GAM) para modelar o efeito parcial das variáveis sobre a CPUE e posteriormente à uma análise de Espectro cruzado de ondeletas (Crosswavelet) para identificar possíveis correlações na frequência, espaço e tempo. Os resultados descritivos indicaram que pesca do pargo teve uma maior produção em média no terceiro trimestre do ano (H=197,4; p<0,01), em contrapartida, a menor produção ocorre no primeiro trimestre. O modelo aditivo generalizado elaborado, explicou uma variação de 85,7% (R² = 0,746) para o Setor Sul, 75,4% (R² = 0,619) para o Setor Central e 81,4% (R² = 0,703) para o Setor Norte. Dentre as variáveis que mais contribuíram para o efeito parcial do modelo destacam-se: CHL e SSH no Setor Sul, ARD no Setor Central e SST, SSS, e CLH no Setor Norte. Em relação aos índices climáticos, ONI, NIN34, TNA, GITA e AMM, também influenciaram parcialmente no modelo escolhido. A análise espectral indicou um sinal anual de alta frequência entre a CPUE e as variáveis meteoceanográficas e hidrológicas ocorrendo de 1998 a 2004. Um sinal mais fraco também foi observado na escala de 4 anos para ARD (fase inversa), SST (fase direta), SSH (fase inversa) e CHL (fase de impulso). 

MEMBROS DA BANCA:
Externo à Instituição - BEATRICE PADOVANI FERREIRA
Presidente - 1548215 - BIANCA BENTES DA SILVA
Externo à Instituição - EDUARDO TAVARES PAES
Externo à Instituição - FÚLVIO AURÉLIO DE MORAIS FREIRE
Interno - 946.987.083-20 - MARCELO COSTA ANDRADE - UFPA
Interno - 684701 - VICTORIA JUDITH ISAAC NAHUM