Resumen de Human density and sampling time explain richness of anurans in the brazilian biomes

Arielson dos Santos Protázio, Lennise Costa Conceição, Airan dos Santos Protázio

• español

  Los patrones de riqueza de anuros están fuertemente influenciados por factores ambientales. Sin embargo, las investigaciones en este sentido se han concentrado en la influencia de factores abióticos, sin considerar, el efecto colectivo de otras variables como la metodología de muestreo y la demografía humana. En este estudio analizamos la relación entre 21 variables ambientales y la riqueza de anuros en los biomas brasileños. Las variables ambientales representan una combinación de datos demográficos de tipo humano, topográfico, vegetal, climático y de la metodología de muestreo. Se utilizan, en el presente estudio, la factorización en los componentes principales y modelos de regresión y de autorregresión para seleccionar las variables más relevantes en la explicación de la riqueza de anuros. La riqueza estuvo correlacionada con la densidad demográfica, la vegetación, la lluvia acumulada, la lluvia acumulada en los terceros y cuartos trimestres del año y la lluvia acumulada en el primero y segundo semestres del año. Sin embargo, los modelos de regresión y de autorregresión nos enseñan que la densidad demográfica, el tiempo de muestreo y la metodología de muestreo son las mejores predictoras de riqueza de anuros. Nuestros resultados evidencian la importancia de tener en cuenta los efectos de la huella humana y de la metodología empleada en la recolección de datos sobre la riqueza de especies de anuros.

• English

  Anuran richness patterns are strongly influenced by environmental factors. However, investigations on this issue have focused on the influence of abiotic factors without considering the joint effect of many existing variables, including the data sampling methodology and human demography. In this study we investigated the relationship between 21 environmental variables and anuran richness in brazilian biomes. Environmental variables represent a combination of human demographics, topographic, climatic and vegetation characteristics, and data sampling methodologies. We used principal component factorization and regressive and autoregressive models to select the most relevant variables for explaining anuran richness. Richness was correlated with demographic density, vegetation, accumulated rainfall, accumulated rainfall in the third and fourth quarter of the year, and accumulated rainfall in the first and second half of the year. However, the regressive and autoregressive models showed that human demographic density, sampling time, and sampling methodology were the best predictors of anuran richness. Our results highlight the importance of considering the effects of the human footprint and the methodology used for data collection on anuran species richness.