| Abstract: | O objetivo do presente trabalho foi identificar o padrão de distribuição longitudinal de peixes migradores da bacia hidrográfica do rio Uruguai (Rio Grande do Sul e Santa Catarina, Sul do Brasil), propondo um modelo estatístico de distribuição presumida baseado em parâmetros ambientais geomorfológicos (altitude e área de bacia). Através de mapas de probabilidade estimada de ocorrência, o projeto visa contribuir na tomada de decisão no gerenciamento de bacias hidrográficas. As espécies analisadas foram Salminus brasiliensis (dourado), Prochilodus lineatus (grumatã), Leporinus obtusidens (piava), Pseudoplatystoma corruscans (surubim-pintado), Brycon orbignyanus (piracanjuba) e Steindachneridion scripta (suruvi). O programa de amostragens resultou em 202 entrevistas com pescadores locais em 168 pontos de amostragem distintos, nos principais rios da bacia. A idade média dos respondentes foi de 55,8 anos sendo que a grande maioria residia há mais de 30 anos no local. Os modelos de probabilidade foram estimados através de uma equação logística (LOGIT) modificada sendo o ajuste realizado utilizando-se a rotina Solver do Microsoft Excel. Pseudoplatystoma corruscans apresentou limite de distribuição em altitude de aproximadamente 300m e área de bacia mínima de 4000 km², P. lineatus apresentou presença prevista em altitudes de até 360m e área de bacia superior a 1150 km², S. brasiliensis teve ocorrência prevista em até 450m de altitude e área de bacia superior a 1000 km², enquanto que L. obtusidens distribui-se em altitudes de até pouco mais de 500m e área de bacia superior a 1300 km².Brycon orbignyanus e S. scripta não foram modelados devido à amostragem não satisfatória. As aderências totais dos modelos de distribuição presumida variaram entre cerca de 80 e 85%, sugerindo que os parâmetros altitude e área de bacia apresentam, conjuntamente, um bom caráter preditivo para a estimativa do padrão de distribuição de peixes migradores na bacia do rio Uruguai. Através dos limites de distribuição obtidos no presente estudo, conclui-se que os principais barramentos de grande porte construídos e previstos para a bacia apresentam impacto direto sobre o ciclo de vida de peixes migradores.
The objective of this study was to identify longitudinal distribution patterns of migratory fish in the Uruguay river basin (Rio Grande do Sul and Santa Catarina, southern Brazil), proposing a statistical distribution model based on environmental geomorphological parameters (altitude and basin area). By mapping the estimated probability of occurrence, the project aims to contribute in decision making for watersheds management. The analyzed species were Salminus brasiliensis (dourado), Prochilodus lineatus (grumatã), Leporinus obtusidens (piava), Pseudoplatystoma corruscans (surubim-pintado), Brycon orbignyanus (piracanjuba) and Steindachneridion scripta (suruvi). The sampling program resulted in 202 interviews with local fishermen in 168 different sampling points in the major rivers of the basin. The average age of respondents was 55. 8 years and the great majority lived for more than 30 years in site. The probability models were estimated using a modified logistic equation (LOGIT) adjusted using the Solver routine of Microsoft Excel. Pseudoplatystoma corruscans presented a distributional altitude limit of about 300m and minimum basin area of 4000 km². Prochilodus lineatus showed estimated presence at altitudes up to 360m and 1150 km² of basin area, S. brasiliensis had expected occurrence in up to 450m and 1000 km² of basin area, while L. obtusidens exceeds 500m altitude and was present with basin area up to 1300 km².Brycon orbignyanus and S. scripta weren’t modeled because the sampling data were suspected as biased. The total adherence of the presumed distribution model ranged from about 80 to 85%, suggesting that the parameters altitude and basin area presents a good predictive character. Through the distribution limits identified, it appears that the already operating and planed large dams potentially have a direct impact on migratory fish life cycle. |
