ESPÉCIES AMEAÇADAS DE EXTINÇÃO EÁREAS CRÍTICAS PARA A BIODIVERSIDADE NO PARÁGOVERNO DO BRASIL
Presidente da República
Luis Inácio Lula da Silva
Ministro da Ciência e Tecnologia
Sergio Machado Rezende
MUSEU PARAENSE EMÍLIO GOELDI
Diretora
Ima Célia Guimarães Vieira
Coordenador de Pesquisa e Pós-Graduação
Nilson Gabas Júnior
Coordenador de Comunicação e Extensão
Nelson Sanjad
CONSERVAÇÃO INTERNACIONAL CI‐BRASIL
Presidente
Roberto Brandão CavalcantiDiretor Executivo
Fábio Rubio Scarano

Coordenação Editorial
Andréa Sanjad

Diretora de Operações
Viviane Ude de Sousa

Assistência Editorial e Revisão
Rafaele Lima

CI‐BRASIL

PROGRAMA AMAZÔNIA

Diretora do Programa Amazônia
Patrícia Carvalho Baião
Gerente do Programa Amazônia
Renata de Melo Valente

Apoio
Projeto Integrado MCT e Embrapa

FICHA CATALOGRÁFICA

2

Capa, Projeto gráfico e editoração
Ricardo Harada Ono
Elaynia Ono

Ana Luisa Kerti Mangabeira Albernaz
Teresa Cristina Sauer Avila-Pires
Organizadoras

3

APRESENTAÇÃO

UU

m dos maiores desafios que a humanidade precisa enfrentar nas
próximas décadas é frear o acelerado processo de extinção de espécies
no planeta. A União Internacional para a Conservação da Natureza (IUCN)
listou 16.928 espécies ameaçadas de extinção no mundo, das quais 99%estão ameaçadas por causa da expansão das atividades humanas. Porém,
como o nível de ameaça para a maioria dos grupos de organismos ainda
não foi avaliado cientificamente, o número real de espécies ameaçadas
de extinção no mundo inteiro está, certamente, muito subestimado.
Iniciativas internacionais, tal como a Countdown 2010, foram criadas com
a finalidade de mobilizar as ações necessárias para garantir que os governos
e a sociedade civil tomem as medidas necessárias para contrapor a perda debiodiversidade em 2010 - o Ano Internacional da Biodiversidade.
Nesse contexto, o Estado do Pará pode se orgulhar de ter contribuído
significativamente com o processo de construção de uma política estadualmoderna para tratar de forma adequada o problema da extinção deespécies. Uma parceria entre o Governo do estado do Pará, o Museu
Paraense Emílio Goeldi e a Conservação Internacional desenvolveu,
de 2003 a 2006, uma lista estadual de espécies ameaçadas de extinção,que foi baseada nos critérios universalmente recomendados pela IUCN,
sendo caracterizada por seu rigor científico, grande transparência no
trato das informações e pelo amplo engajamento de todos os setores dasociedade, por meio de um processo inovador de consulta pública, nunca
antes visto em qualquer lugar do mundo. Como uma simples lista deespécies ameaçadas significava muito pouco para resolver um problema
de dimensões tão amplas, tornava-se necessário criar um novo marco
legal que fosse muito além da lista de espécies. Como consequência, oGoverno do estado do Pará criou, em 2007, o Programa Extinção Zero, quetem como meta evitar a extinção de qualquer espécie de planta ou animal
nativo no Pará.

5

A proposta mais inovadora do Programa Extinção Zero está associadaà identificação das áreas críticas para a biodiversidade no estado do Pará.
Estas áreas são os lugares mais importantes para a conservação de populações
de espécies ameaçadas de extinção e devem ser consideradas como uma das
informações mais relevantes em um processo de planejamento do uso doterritório paraense. A identificação dessas áreas exigiu mais de dois anosde trabalho intenso para organizar as informações detalhadas sobre as
distribuições das espécies, selecionar e utilizar as ferramentas mais modernasde modelagem ambiental e conduzir um amplo processo de revisão científica
dos resultados.
Este livro apresenta, passo a passo, todo o processo que o Museu
Paraense Emílio Goeldi e a Conservação Internacional desenvolveram a fim
de propor, pela primeira vez, um conjunto de áreas críticas para a conservação
da biodiversidade paraense. Esperamos que as informações apresentadasaqui sejam usadas de forma adequada por todos os setores da sociedade, paraevitar que uma parcela significativa do patrimônio natural do estado seja
perdida para sempre.
Belém, 22 de setembro de 2009.
Ima Célia Guimarães Vieira
Diretora, Museu Paraense Emílio Goeldi
José Maria Cardoso da Silva
Vice Presidente, Divisão da América do Sul,
Conservação Internacional

6

INTRODUÇÃO

E
E

m 2007, foi homologada pelo estado a lista de espécies ameaçadas doPará, elaborada por meio de uma parceria entre o Museu Paraense
Emílio Goeldi (MPEG), a Conservação Internacional (CI) e a Secretariade Estado de Meio Ambiente (SEMA), com o apoio de especialistas.
Foram reconhecidas como ameaçadas 181 espécies, das quais 128 foram
classificadas como vulneráveis; 40 em perigo e 13 criticamente em perigo.
A lista inclui 53 espécies de plantas, 37 de invertebrados, 29 de peixes,três de anfíbios, 13 de répteis, 31 de aves e 15 de mamíferos, a qual está
disponível na página da SEMA1.
Em fevereiro de 2008, o estado do Pará criou o Programa Extinção Zero
(Decreto no 802, de 20/02/2008). O Decreto reconhece todas as categorias deameaça incluídas na lista e recomenda que todas as espécies ameaçadas deextinção tenham suas distribuições mapeadas, a fim de identificar e delimitar

1 http://www.sectam.pa.gov.br/relacao_especies.htm.

7áreas críticas para a biodiversidade. Além disso, decreta que todas as áreas
críticas para a biodiversidade são consideradas como regiões prioritárias paraações e investimentos de conservação, restauração e monitoração ambiental.
O Projeto Espécies Ameaçadas e Áreas Críticas para a Biodiversidade
iniciou em 2008 como uma nova parceria entre o MPEG, a CI e a SEMA. Seus
principais objetivos foram aprimorar os conhecimentos sobre a distribuição
das espécies ameaçadas no Pará e propor áreas críticas para sua conservação.
O presente trabalho visa apresentar os resultados dessa iniciativa.
O projeto foi constituído por uma primeira fase, na qual foi
compilada parte dos dados e realizadas análises preliminares, envolvendo,
principalmente, a equipe do Museu Paraense Emílio Goeldi (Apêndice 1).
Em fevereiro de 2009, foi realizado um Seminário para apresentação e
discussão desses resultados, com a participação de especialistas de outras
instituições (Apêndice 2). Durante o Seminário, algumas sugestões para
melhoria do trabalho foram feitas, as quais foram acatadas em sua maioria,
sendo que o produto aqui apresentado já contém as mudanças ou acréscimos
indicados nele.

8

MÉTODOSDADOS DE OCORRÊNCIA DAS ESPÉCIESOOs dados de espécies ameaçadas foram obtidos junto a pesquisadores
especialistas do Museu Paraense Emílio Goeldi e complementados
depois do Seminário. As coordenadas, fornecidas em diferentes formas, foram
todas convertidas para uma mesma unidade, o grau decimal, e inseridas em umbanco de dados único. Além dos dados obtidos com especialistas da instituição,buscaram-se outros registros que pudessem estar georreferenciados, como os
dados de inventários do Projeto Radar na Amazônia (RADAM), para árvores,
e os dados disponíveis na rede SpeciesLink.
Para melhor definir as áreas de ocorrência, optou-se, quando possível,pela utilização de modelos de distribuição de espécies. A modelagem foi
considerada a estratégia mais viável em relação à simples utilização dos
pontos em decorrência das seguintes razões:1. Muitos dos pontos de ocorrência obtidos durante o projeto são
registros antigos. Isso traz dois tipos de problemas: o primeiro

9é que a maioria das espécies da lista de ameaçadas está nessa
condição principalmente por ser endêmica às áreas maisdegradadas do estado. Muitos desses pontos antigos, quando
colocados sobre imagens de satélite ou outras bases de dados
recentes de áreas desflorestadas (como a do Projeto PRODES Monitoramento da Floresta Amazônica Brasileira por Satélite,
por exemplo), estão sobre áreas degradadas, o que traz grandeincerteza sobre sua ocorrência atual naquela área. O segundo
grande problema com os pontos mais antigos é a imprecisão dasua localização. Para todos eles, as coordenadas foram obtidas via“gazeteers” ou indicação de especialistas sobre onde os principais
coletores de seu grupo andaram. Dessa forma, é bem provável
que contenham erros de localização.
2. Mesmo para os dados mais recentes, a indicação de apenasum ponto para definir uma área crítica restringe muito as
oportunidades. Uma das grandes vantagens das metodologias
mais atuais de planejamento em conservação é permitir analisar

10cenários alternativos de conservação, trazendo maior flexibilidadeàs negociações entre os diversos setores da sociedade.
3. A maioria das espécies responde a variações ambientais e por isso
é razoável se ter confiança na geração dos modelos baseados em
nicho ecológico.
Para avaliar a possibilidade de aplicar modelagem para uma
determinada espécie, foram considerados o número de registros de ocorrência,
sua distribuição e o conhecimento prévio da espécie, com o intuito de avaliar
se o modelo era plausível. Para a utilização dos modelos de distribuição, foram
utilizados também os critérios de avaliação dos modelos, principalmente a áreasob a curva “Receiving Operating Characteristic” (ROC), chamada de “AreaUnder Curve” (AUC), que deveria atingir valores acima de 0.75, tanto para as
amostras de treino como para as de teste (Fielding & Bell, 1997; Elith et al.,2006). Para as espécies em que a modelagem não foi considerada satisfatória,optou-se pelo uso direto dos pontos na definição de áreas críticas.
Para a geração dos modelos, além dos dados de ocorrência dasespécies, foi necessário compilar e selecionar dados de condições ambientais
que pudessem ajudar a predizer a distribuição das espécies.

11

Tabela 1. Descrição das variáveis bioclimáticas.

BIO1
BIO2
BIO3
BIO4
BIO5
BIO6
BIO7
BIO8

DADOS AMBIENTAISOs dados ambientais utilizados na modelagem foram:

DADOS CLIMÁTICOS

BIO15

O

BIO16
BIO17
BIO18
BIO19

s dados climáticos utilizados foram da base WorldClim (Hijmans
et al., 2005), um projeto desenvolvido na Universidade de Berkeley,no qual foram geradas, por meio de modelagem, diversas camadas
climáticas para o mundo inteiro. Essas camadas foram construídas com
médias dos parâmetros (chuva, temperatura) ao longo de 30 anos (19601990). O WorldClim disponibiliza em sua página na internet layers com
os valores mensais de cada parâmetro e camadas com valores compostos(como média de pluviosidade nos três meses mais secos ou sazonalidadeda temperatura), que estão agrupadas como camadas bioclimáticas. Paraa modelagem, foram utilizadas as 19 camadas bioclimáticas (Tabela 1), na
escala de 30 arc-segundos.

O
12

BIO9
BIO10
BIO11
BIO12
BIO13
BIO14

Temperatura média anual
Variação média diurna(média mensal (temp. máx. – temp. mín.))Isotermalidade (BIO2/BIO7) (* 100)
Sazonalidade da temperatura(desvio-padrão *100)
Temperatura máxima no mês mais quente
Temperatura mínima no mês mais frio
Variação anual de temperatura (BIO5-BIO6)
Temperatura média no quarto mais úmido
Temperatura média no quarto mais secoTemperatura média no quarto mais quente
Temperatura média no quarto mais frio
Precipitação anual
Precipitação no mês mais úmido
Precipitação no mês mais seco
Sazonalidade da precipitação
(coeficiente de variação)Precipitação no quarto mais úmido
Precipitação no quarto mais seco
Precipitação no quarto mais quente
Precipitação no quarto mais frio

DADOS TOPOGRÁFICOS

OO

s dados topográficos foram obtidos da base Hydro 1K, desenvolvida pelo
Serviço Geológico dos Estados Unidos (USGS), que consiste em bases
derivadas do Radar Shuttle (SRTM). O conjunto inclui bases relacionadas
ao relevo e à hidrografia. Para este trabalho, foram usadas apenas as bases
relacionadas ao relevo: altitude, inclinação e índice topográfico.

TIPOS DE VEGETAÇÃO

A

base de dados utilizada para vegetação foi a do Sistema de Proteção daAmazônia (SIPAM), na escala 1:250.000, adotando-se como atributos as
48 classes definidas no processo de Atualização das Áreas Prioritárias paraa Conservação de 2006 (MMA, 2007). Das 48 classes, 33 ocorrem no Pará,sendo que uma delas corresponde a áreas já antropizadas e sem informação
anterior, que poderiam induzir a modelos equivocados, nos quais essas áreas
fossem indicadas como de provável ocorrência, pelo fato dos casos terem sidoA

13

registrados antes do desflorestamento. Por essa razão, as áreas antropizadas
foram removidas do mapa antes da modelagem. Como esse procedimento
causava a perda de muitos registros de ocorrência relacionados às áreas
eliminadas, e isso poderia comprometer o ajuste do modelo, sempre que
possível, evitou-se o uso da base de vegetação na geração dos modelos. Na
prática, essa base foi utilizada apenas na modelagem de uma espécie, Piprites
chloris grisescens, para a qual não foi possível obter um bom modelo sem omapa de vegetação.

14

MODELAGEM

O
O

algoritmo escolhido para a modelagem foi o de máxima entropia,
disponibilizado no software MaxEnt (versão 3.3.0). O MaxEnt tem
uma interface de simples utilização e tem um bom desempenho quando
comparado aos demais algoritmos amplamente utilizados para a modelagem
de distribuição de espécies (Elith et al., 2006). Além disso, trabalha apenas
com dados de presença, o que permite a utilização de dados de coleções na
modelagem, e gera estatísticas de validação.
Para permitir o uso de estatísticas de validação, mas evitar a perda
de pontos de ocorrência, que são especialmente escassos para as espécies em
extinção, foi utilizada a técnica de ‘bootstrap’ para a geração dos modelos deespécies. Para cada espécie, foram gerados 15-20 modelos, com proporções
de treino de 30-40%, dependendo do número de observações disponível(40% para as espécies com mais de 50 registros de ocorrência). Foram, então,analisados os AUCs de todos os modelos individuais, e os modelos foram
considerados satisfatórios quando pelo menos 80% das tentativas tinham os
AUCs de treino e de teste acima de 0.75. O modelo médio foi, então, usado

15

como base para a definição das áreas de ocorrência.
O resultado obtido é um mapa das probabilidades de ocorrência daespécie, baseado nas combinações entre os registros e as condições ambientais
neles encontradas. Para definir a área de ocorrência de cada espécie a partir
desse mapa, é necessário ainda estabelecer os limiares de probabilidade em
que a espécie será considerada presente e definir se todas as áreas apontadas
pelos modelos são acessíveis à espécie. A maioria dos limiares foi definida
com a ajuda de especialistas. Para que os especialistas pudessem ter bases
para definir os limiares apropriados, foram feitas algumas reclassificações
prévias (de probabilidades para uma resposta binária – presença e ausência),
com base nos resultados dos modelos. As reclassificações apresentadas
foram baseadas no limiar mínimo de presença (“least presence treshold” –LPT; Pearson et al., 2007) e no balanço entre sensitividade (fração positiva
verdadeira) e especificidade (fração negativa verdadeira) (Fielding & Bell,1997; Liu et al., 2005; Pearson, 2007). O primeiro desses métodos leva
a um mapa mais inclusivo e o segundo restringe um pouco mais a área deocorrência. Esses dois mapas, mais o original com as probabilidades, foram
apresentados aos especialistas, que algumas vezes escolheram um deles e em

16

outras propuseram novos limiares, de forma a obter um mapa de ocorrência
que lhes parecia mais fiel à área conhecida de distribuição da espécie. Alémdisso, os especialistas apontaram as áreas inacessíveis às espécies. Para asaves, por exemplo, muitos dos táxons da lista são subespécies. Para aumentar
os registros de ocorrência e possibilitar melhor ajuste dos modelos, optou-se
por gerá-los com todos os registros da espécie e depois delimitar a área dostáxons da lista. Muitos deles, por exemplo, eram táxons da área de endemismo
Belém (como Dendrocincla merula badia e Phlegopsis nigromaculata
paraensis, para citar só alguns), e, então, a ocorrência foi limitada a essa
área. Um outro exemplo foi a planta da espécie Euxylophora paraensis, cujo
modelo apresentou uma pequena área na margem esquerda do Tapajós.
Como esse rio é conhecido como sendo o limite ocidental da espécie, as áreas
que o ultrapassaram foram reclassificadas para ausência da espécie.
Para ajudar nesses cortes relacionados à acessibilidade, outras bases
digitais utilizadas foram a de interflúvios (gerada pelo Projeto Áreas Protegidas
da Amazônia - ARPA, a partir da base de hidrografia de rios principais do
SIPAM, na escala de 1:250.000), e a de bacias do nível 3 da Agência Nacionalde Águas (ANA).

17

Como a maioria das espécies ocorre sobre toda a Amazônia, a maioriadelas foi modelada utilizando-se registros e variáveis ambientais para todo
o bioma. As exceções foram Pseudoboa nigra e Bufo ocellatus, para as quais
foram utilizados dados de todo o Brasil, e os mamíferos de grande porte,modelados com dados de toda a América do Sul.

18

Tabela 2. Área ocupada pelos alvos e respectivas metas.

ÁREA OCUPADAMETA ATRIBUÍDA

Até 100 mil
De 100 mil a 1 milhão
De 1 a 5 milhões
De 5 a 10 milhões
De 10 a 20 milhões
De 20 a 25 milhões
Mais de 25 milhões

100%
90%
70%
60%
30%
20%
10%

DEFINIÇÃO DE ÁREAS CRÍTICAS PARA A
CONSERVAÇÃO

PP

ara a definição das áreas críticas, foi usado um sistema de suporte à decisão,que ajuda a indicar, no conjunto de áreas disponíveis, quais seriam as
mais eficientes em conservar os alvos ainda não suficientemente protegidos.
O princípio básico dos sistemas de suporte à decisão é a complementaridade,em que são priorizadas para conservação áreas que contêm alvos (espécies
ou ambientes) ainda não encontrados no interior das áreas protegidas. Neste
trabalho, os alvos foram as espécies ameaçadas e os tipos de vegetação (mapado RADAM 1:250.000 – o mesmo mapa descrito na seção de modelagem).
Os tipos de vegetação foram incluídos como alvos por recomendação do
Seminário do projeto. As metas, que são uma quantificação de cada alvo a
ser protegido, foram definidas com base na área de ocorrência de cada alvo,
sendo designada maior área aos alvos de ocorrência mais restrita (Tabela 2).

19O sistema de suporte à decisão utilizado foi o “Marine Reserve
Design using Spatially Explicit Annealing” (MARXAN), desenvolvido na
Universidade de Queensland, Austrália (Ball & Possingham, 2000), que opera
com o algoritmo de têmpera simulada. Uma das vantagens desse algoritmo éque ele permite a utilização de atributos de configuração espacial. Um desses
atributos é o minimizador de perímetro, que favorece a agregação das células
na solução, evitando, assim, a fragmentação excessiva do sistema de áreas
protegidas. Neste estudo, após testar diversos valores para o modificador deperímetro, atribuiu-se ao mesmo um valor de 70.
Outra vantagem do MARXAN é que esse algoritmo, além demaximizar as metas de proteção para todas as espécies e minimizar operímetro, simultaneamente minimiza os custos do sistema. Na prática,
isso significa que, se forem incluídas informações sobre a vulnerabilidade
dos ambientes ao desflorestamento, o sistema buscará a solução (ou assoluções) que procure(m) incluir todas as espécies e tipos de vegetação
nas áreas menos vulneráveis ao desflorestamento. Neste trabalho, essa foi
a abordagem dada aos custos – a chance de conversão, de área natural paradesmatada, nos próximos anos.

20

CONVERSÃO DE FLORESTASPP

ara representar a vulnerabilidade à conversão, optou-se por usar amodelagem ao invés dos dados diretos de desflorestamento. Preferiu-se
essa opção porque a modelagem inclui diversos fatores relacionados à perda
da cobertura vegetal (como proximidade a áreas convertidas anteriormente,dinâmicas sociais e econômicas e características fisiográficas da área), que
melhor representam a “atratividade” de cada unidade de análise (pixel de400m) para atividades econômicas. O modelo utilizado foi o desenvolvido
por Britaldo Soares para o programa ARPA (Nelson et al., 2006), no cenário“business as usual”, por ser de excelente qualidade técnica e amplamente
disponível. Esses dados estavam na resolução espacial de 400 m.
No modelo utilizado, o valor de cada pixel é referente ao número
de anos em que é previsto que aquele pixel seja desmatado. Dessa forma, os
valores mais baixos representam maior proximidade da conversão ou maior
vulnerabilidade. No entanto, essas são as áreas que teriam maior custo deproteção. Por isso, para a utilização do modelo no sistema de suporte à decisão,a escala foi invertida. Como o cenário havia sido projetado por um período21

de até 36 anos, às áreas com maior probabilidade de serem convertidas foi
atribuído o maior valor, de 36. Após a inversão da escala, o valor de cada pixel
foi ainda multiplicado por uma constante (20.000) a fim de que os valores decusto fossem altos o suficiente para que a função de minimização tivesse peso
na busca da solução.
Assim como os dados das espécies, os valores de custo são atribuídosa cada unidade de planejamento (UP), que, neste estudo, foram hexágonosde 7.000 ha. O valor atribuído a cada UP foi a média dos valores de todos os
pixels em seu interior.

22ÁREAS PROTEGIDASAAs áreas já protegidas são importantes na definição de prioridadespara a conservação, porque elas permitem avaliar quais alvos já estão
representados no sistema e quais ainda não estão contemplados, e que, porisso, devem ser prioridades para conservação. Essa avaliação, em geral, échamada análise de lacunas e é o resultado de muitas análises já apresentadas
sobre o status de conservação de uma determinada região. O sistema desuporte à decisão vai um pouco além dessa etapa, indicando quais áreas sãonecessárias para complementar o sistema, ou seja, as áreas que, juntamente
com as já existentes, são capazes de incluir as metas atribuídas a todos ou
à maioria dos alvos. Uma das principais dificuldades na realização dessas
etapas (análise de lacunas e indicação de áreas complementares) é a definição
de quais categorias de áreas protegidas serão consideradas satisfatórias na
proteção dos alvos de conservação. Por exemplo, algumas das espécies
ameaçadas estão nessa condição por serem espécies de interesse para uso
humano (como as madeireiras, e as cinegéticas). Pode-se considerar que essas
espécies têm um nível adequado de proteção em Unidades de Conservação

23

de uso sustentável? E em Terras Indígenas? Infelizmente, não há estudos
suficientes sobre as populações dessas espécies para fazer tal afirmativa. Por
isso, neste estudo, optou-se por gerar cenários alternativos, considerando asdiferentes categorias de áreas protegidas como conservadas ou disponíveis.
Foram gerados três cenários:
1.

Considerando conservadas apenas as Unidades de Conservação
de Proteção Integral (Parques, Reservas Biológicas, Estações
Ecológicas);
2. Considerando todas as Unidades de Conservação comoconservadas (incluindo as de uso sustentável, como Reservas
Extrativistas (RESEX), Reservas de Desenvolvimento Sustentável(RDS), Florestas (Florestas Nacionais - FLONAs e Florestas
Estaduais - FLOTAs), Áreas de Proteção Ambiental (APAs));
3. Considerando também as Terras Indígenas como áreas conservadas.
A consideração das diferentes categorias de proteção (Unidadesde Conservação de Proteção Integral - UCPI, Unidades de Conservação

24

de Uso Sustentável - UCUS e Terras Indígenas - TI) permite a avaliação
da contribuição relativa de cada categoria na proteção dos alvos. Para esse
trabalho, foram incluídas apenas as Áreas Protegidas federais e estaduais,
cujos limites estão disponíveis em arquivos de Sistema de Informação
Geográfica. Todas as sobreposições foram removidas, com as Terras
Indígenas sendo soberanas sobre as demais categorias, e as UCPI sendo
soberanas em relação às UCUS.

25

RESULTADOSMAPEAMENTO DAS ESPÉCIES AMEAÇADAS

D

urante a execução do projeto, foram reunidos 5.865 pontos de ocorrência
para 122 espécies. Esses registros incluíram:

D
•
•
•
•
•
•

2.936 registros de plantas (50 spp.)
51 de invertebrados (23 spp.)
97 de anfíbios (2 spp.)
70 de répteis (5 spp.)
2.087 de aves (30 spp.)
624 de mamíferos (12 spp.)

Entre essas, foi possível modelar a distribuição para 47 espécies, epara outras 60 foram utilizados pontos de ocorrência (Figuras 1 a 10). Para os
mamíferos de grande porte (onças, tamanduá-bandeira), apesar do número
razoável de registros de ocorrência, a distribuição dos pontos de ocorrência

26

INVERTEBRADOS - PONTOS
Espécies

Figura 1.

No alto: Invertebrados-Pontos;
ao lado: Plantas-pontos.

PLANTAS - PONTOS
Espécies

foi muito irregular e os resultados da modelagem não foram considerados
satisfatórios. Como essas espécies são de ampla distribuição, optou-se por seconsiderar todo o estado do Pará como área de ocorrência (Figura 10).
Para a maioria das espécies aquáticas (elasmobrânquios, peixes emamíferos aquáticos), os especialistas indicaram que sua proteção seria mais
efetiva se realizada por meio da definição de estratégias de manejo do que pelo
estabelecimento de áreas para proteção. Para as espécies de peixes Crenicichla
cyclostoma, C. jegui, C. compressiceps, Sartor tucuruiense, Teleocichla
cinderella, Aguarunichthys tocantinsensis, que ocorrem em cachoeiras, foi
indicada a proteção desses ambientes no rio Tocantins e para as espécies
Potamobatrachus trispinosus e Mylesinus paucisquamatus, que também
ocorrem em áreas de corredeiras, foi indicada a proteção desses ambientes no
rio Araguaia. Para seis espécies de plantas e uma de aves não foram compiladas
coordenadas geográficas dentro do estado do Pará, e para outras cinco espécies
de plantas nenhuma coordenada foi obtida.

27

Aniba rosaeodora

Aspidosperma album

Euxylophora paraense

Bertholletia excelsa

Hymenolobium excelsum

Cedrela odorata

Figura 2. Mapeamento da distribuição de plantas.

28

Manilkara huberi

Swietenia macrophylla

Pilocarpus microphyllus

Tabebuia impetiginosa

Mezilaurus itauba

Ptychopetalum olacoides

Figura 3. Mapeamento da distribuição de plantas.

29

Pseudopaludicola canga

Stenocercus dumerilii

Colobosaura modesta

Uromacerina ricardinii

Pseudoboa nigra

Herpetofauna – pontos
Espécies:
Anolis nitens brasiliensis
Bufo ocellatus

Figura 4. Mapeamento da distribuição de anfíbios e répteis.

30

Amazona ochrocephala xantholaema

Celeus torquatus

Anodorhynchus hyacinthinus

Cercomacra ferdinandii

Aratinga pintoi

Charitospiza eucosma

Figura 5. Mapeamento da distribuição de aves.

31

Crax fasciolata pinima

Dendrexetastes rufigula

Deconychura longicauda

Dendrocincla merula badia

Dendrocolaptes certhia

Guarouba guarouba

Figura 6. Mapeamento da distribuição de aves.

32

Myrmotherula klagesi

Piprites chloris

Phlegopis nigromaculata

Primolius maracana

Piculus chrysochloros

Psophia viridis obscura

Figura 7. Mapeamento da distribuição de aves.

33

Pteroglossus bitorquatus bitorquatus

Synallaxis rutilans

Pyrrhura lepida

Tangara velia signata

Sakesphorus luctuosus

Thamnophilus aethiops incertus

Figura 8. Mapeamento da distribuição de aves.

34

Tolmomyias assimilis

Threnetes leucurus

Aves – pontos
Espécies:

Coryphaspiza melanotis
Sporophila maximiliani

Figura 9. Mapeamento da distribuição de aves.

35

Ateles marginatus

Chiropotes satanas

Cebus kaapori

Chiropotes utahickae

Figura 10. Mapeamento da distribuição de mamíferos.

36

Mamíferos de grande porte (não foi usadamodelagem, ver texto)

DEFINIÇÃO DE ÁREAS CRÍTICASA
As análises para a definição das áreas críticas incluíram um total de
139 alvos, dos quais 47 foram espécies modeladas, 60 foram espécies
representadas por pontos de ocorrência e 32 foram tipos de vegetação
(Figura 11). As áreas ao nordeste e leste do Pará, ao longo da Transamazônica
e nos arredores de Santarém, são as que apresentam maiores custos paraconservação (Figura 12).

37

VEGETAÇÃO
Tipos

Figura 11. Mapa com os 32 tipos devegetação utilizados na análise.

38

Custos

Figura 12. Custos para a conservação,baseados em modelagem de áreas maisprováveis de serem convertidas em um
futuro próximo.

39CENÁRIO 1. SOMENTE UNIDADESDE CONSERVAÇÃO DE PROTEÇÃO INTEGRAL

E
E

ste é o cenário mais conservador, em que apenas as Unidades deConservação de Proteção Integral (correspondentes às categorias I a III
da International Union for Conservation of Nature - IUCN) são consideradas
como contribuindo para a consecução das metas. É o cenário mais utilizado
em análises internacionais, incluindo as que verificam as metas estabelecidas
pela Convenção da Diversidade Biológica (CDB). Sob este cenário, muitasdas áreas críticas apontadas pela melhor solução estão no interior de áreas
já protegidas, principalmente Terras Indígenas (Figura 13). Caso seja este ocenário adotado, recomenda-se que as áreas críticas em áreas já protegidas
sejam alvos de estratégias específicas de conservação, como a definição dezonas de preservação em planos de manejo das Unidades de Conservação
e planos de uso das Terras Indígenas. Além disso, as espécies de interesseeconômico deveriam ter seu uso e dinâmica populacional monitorados nointerior dessas áreas.

40

Figura 13. Mapa de áreas críticas,
representadas pela melhor solução obtida
com o uso do MARXAN, quando apenas
as Unidades de Conservação de Proteção
Integral (em cor sólida) foram consideradas
como contribuindo para a consecução das
metas. As demais áreas protegidas (UCs de
Uso Sustentável e Terras Indígenas) estão
apenas com seus limites representados,para que se possa visualizar as áreas críticas
em seu interior.

41CENÁRIO 2. TODAS AS UNIDADES DE CONSERVAÇÃO

EE

ste é um cenário intermediário, em que todas as Unidades de Conservação
(correspondentes às categorias I a VI da IUCN) são consideradas como
contribuindo para a consecução das metas. É um cenário usado na maioria
das estatísticas nacionais, em que as UCs de uso sustentável auxiliam a atingir
grandes quantidades de áreas protegidas. No entanto, a falta de estudos e deplanos de manejo na maioria dessas áreas torna difícil uma avaliação precisa
de sua efetividade em proteger espécies vegetais e animais.
Embora, sob este cenário, a quantidade total de área protegida
seja maior que o dobro quando comparada ao cenário anterior, a áreacomplementar para atingir as metas é muito similar. Há áreas críticas,
apontadas pela melhor solução, tanto em áreas ainda não protegidas comono interior de Terras Indígenas (Figura 14). Caso seja este o cenário adotado,
recomenda-se que as áreas críticas em Terras Indígenas sejam alvos deestratégias específicas de conservação, como o monitoramento do uso dessas
espécies e o desenvolvimento de estudos sobre suas populações.

42

Figura 14. Mapa de áreas críticas,
representadas pela melhor solução obtida
com o uso do MARXAN, quando todas asUnidades de Conservação (em cor sólida)foram consideradas como contribuindopara a consecução das metas. As demaisáreas protegidas (Terras Indígenas) estão
apenas com seus limites representados,para possibilitar a visualização das áreas
críticas em seu interior.

43CENÁRIO 3. TODAS AS ÁREAS PROTEGIDAS

E
E

ste é um cenário inclusivo, em que todas as Áreas Protegidas, abrangendo
Unidades de Conservação e Terras Indígenas, são consideradas como
contribuindo para a consecução das metas. Este cenário indica que, mesmo
com a grande proporção de área já protegida no estado, elas são insuficientes
para incluir as espécies ameaçadas e os ambientes mais restritos. Áreas nosul e no leste do estado e ao longo das várzeas do Amazonas (Figura 15)
são críticas para complementar as já existentes e minimizar o processo deextinção de espécies no estado do Pará.

44

Figura 15. Mapa de áreas críticas,
representadas pela melhor solução obtida
com o uso do MARXAN, quando todas
as áreas protegidas (em cor sólida) foram
consideradas como contribuindo para a
consecução das metas.

45

CONCLUSÕES E RECOMENDAÇÕES
•

•

•

46

Modelos são úteis, mas devem ser validados. A criação de áreas
protegidas, portanto, deve ser precedida de levantamentos,
visando à confirmação da ocorrência das espécies. A obtenção denovos dados também irá ajudar a aprimorar os modelos.
O nordeste do Pará, conhecido como centro de endemismo
Belém, concentra grande número das espécies ameaçadas, e é
uma região em que a maioria dos registros de ocorrência é antiga.
Seria importante proteger todos os remanescentes florestais edesenvolver estudos para avaliar a viabilidade da persistência dasespécies nessa região fragmentada.
Para as plantas, áreas com ausência de registros, que deveriam serpriorizadas para novos estudos, estão, principalmente, ao leste e
na região central do estado. Para as aves, as áreas em que devem
ser promovidos novos estudos para aprimorar os conhecimentos
sobre as espécies ameaçadas estão no centro-sul e no noroeste do
estado. Em relação aos mamíferos, o centro do estado é uma área

•

•

•

•

com poucos dados, tendo aparecido como área de distribuição
descontínua para as espécies terrestres (como para Ateles
marginatus), o que, provavelmente, é irreal.
A área mínima recomendada para criação de novas Unidadesde Conservação é a do cenário que considera todas as áreas
protegidas como contribuindo para as metas.
As áreas apontadas nos cenários menos inclusivos devem serpriorizadas para estudos de distribuição e monitoramento de espécies
e de ameaças (desmatamento, invasões para retirada de espécies).
Todos os cenários enfatizaram a existência de áreas críticas nasvárzeas do Amazonas e no sul e leste do estado. Todas essasregiões têm ameaças relativamente altas e estratégias para sua
proteção são urgentes.
A contribuição das UCUS e TIs para a conservação das espécies
é incerta, principalmente para espécies úteis (cinegéticas,
madeireiras). Deve ser promovido o monitoramento e a definição
de estratégias de uso sustentável para essas espécies nas áreas
protegidas que permitem uso de recursos.

47

•

•

•
•

48

Para as espécies úteis, deve-se, ainda, desenvolver modelosque levem em conta a abundância das espécies. Estudos decrescimento seriam também importantes para a construção demodelos para sustentabilidade do uso.
A proteção de espécies ameaçadas é uma estratégia deconservação de curto prazo. Especialistas presentes no seminário
recomendaram como estratégia de médio e longo prazos a
inclusão de outras espécies no planejamento para conservação,principalmente endêmicas e especializadas em habitats.
Além disso, a literatura especializada em planejamento paraa conservação recomenda a inclusão de alvos para serviços eprocessos, como os relacionados com as emissões de carbono,
ciclo hidrográfico e incertezas associadas a mudanças climáticas.
Para as espécies marinhas, especialistas recomendam estratégias
de manejo e não a delimitação de áreas de proteção.
Para as de água doce, é recomendada a manutenção de rios
livres (conservação de cachoeiras) e conservação das florestas noentorno dos corpos de água.

REFERÊNCIASBALL, I. R. & H. P. POSSINGHAM, 2000. Marxan (V1.8.2): Marine Reserve Design
Using Spatially Explicit Annealing, a Manual. Disponível em: <http://www.uq.edu.
au/marxan/docs/marxan_manual_1_8_2.pdf>. Acesso em: 08 set. 2009.
ELITH, J., C. H. GRAHAM, R. P. ANDERSON, M. DUDÍK, S. FERRIER, A.
GUISAN, R. HIJMANS, F. HUETTMANN, J. R. LEATHWICK, A. LEHMANN,
J. LI, L. G. LOHMANN, B. A. LOISELLE, G. MANION, C. MORITZ, M.
NAKAMURA, Y. NAKAZAWA, J. MCc. OVERTON, A. T. PETERSON, S. J.
PHILLIPS, K. RICHARDSON, R. SCACHETTI-PEREIRA, R. E. SCHAPIRE, J.
SOBERÓN, S. WILLIAMS, M. S. WISZ & N. E. ZIMMERMANN, 2006. Novel
Methods improve prediction of species’ distributions from occurrence data.
Ecography 29: 129-151.
FIELDING, A. H. & J. F. BELL, 1997. A review of methods for theassessment of prediction errors in conservation presence/absence models.
Environmental Conservation 24: 38-49.

49

HIJMANS, R. J., S. E. CAMERON, J. L. PARRA, P. G. JONES & A. JARVIS,
2005. Very high resolution interpolated climate surfaces for global land areas.
International Journal of Climatology 25: 1965-1978.
LIU, C., P. M. BERRY, T. P. DAWSON & R. G. PEARSON, 2005. Selecting
thresholds of occurrence in the prediction of species distributions.
Ecography 28: 385-393.
MMA. Ministério do Meio Ambiente, 2007. Áreas Prioritárias para
Conservação, Uso Sustentável e Repartição de Benefícios da Biodiversidade Brasileira: Atualização - Portaria MMA n°9, de 23 de janeiro de 2007.
MMA (Série Biodiversidade, 31), Brasília.
NELSON, B. W., A. ALBERNAZ & B. SOARES-FILHO, 2006. Estratégias deConservação para o Programa ARPA: 1-69. Relatório Técnico, Brasília, DF.
PEARSON, R. G., 2007. Species’ distribution modeling for conservation
educators and practitioners. Synthesis. American Museum of Natural

50

History, 50p. Disponível em: <http://biodiversityinformatics.amnh.org/
index.php?section_id=111> Acesso em: 08 set. 2009.
PEARSON, R. G., C. J. RAXWORTHY, M. NAKAMURA & A. T. PETERSON,
2007. Predicting species distributions from small numbers of occurrence
records: a test case using cryptic geckos in Madagascar. Journal of
Biogeography 34: 102-117.

51

Apêndice 1.
Equipe executora do Museu Paraense Emílio Goeldi – MPEG
(exceto quando indicado; ordem alfabética por componente)
Coordenação Geral
Teresa Cristina Avila-Pires
Ana Luisa Albernaz (vice)

PlantasAna Luisa Albernaz
Dario Amaral
Nilzilene Vale
Samuel Almeida

Invertebrados
Alexandre Bonaldo
William Overal

Peixes
Wolmar Wosiacki

Herpetofauna
Ana Lucia Prudente
Marinus Hoogmoed
Selvino Neckel Oliveira (Universidade Federal do Pará – UFPA)
Ulisses Gallatti
Teresa Cristina Avila-Pires

Aves
Alexandre Aleixo
Fátima Lima

MamíferosAndré Luis Ravetta
José de Sousa e Silva Junior
Liza Veiga

52

Compilação e formatação de dados de ocorrência
Ana Luisa Albernaz
Conservação Internacional
Jorge Luis Martins
Apoio: Emille Caribé, Nilzilene Vale, Rafaela do Carmo

Compilação e formatação de dados ambientais
Ana Luisa Albernaz
Andrew Townsend Peterson (Kansas University)

Modelagem de espécies e de áreas críticas
Ana Luisa AlbernazApêndice 2.
Participantes do Seminário(ordem alfabética por componente)
PlantasDário Amaral (MPEG)
Haroldo Lima (Jardim Botânico do Rio de Janeiro – JBRJ)
Samuel Almeida (MPEG)

Invertebrados
Adalberto Santos (Universidade Federal de Minas Gerais – UFMG)
Alexandre Bonaldo (MPEG)
Antonio Brescovit (Instituto Butantã –SP)
Mirna Casagrande (Universidade Federal do Paraná – UFPR)
Olaf Mielke (UFPR)
William Overall (MPEG)

PeixesFlávio Tadeu Lima (Universidade de São Paulo – USP)
Maurício Almeida
Wolmar Wosiacki (MPEG)

53

Herpetofauna
Ana Lucia Prudente (MPEG)
Guarino Colli (Universidade de Brasília – UnB)
Maria Cristina Santos-Costa (Universidade Federal do Pará – UFPA)
Marinus Hoogmoed (MPEG)
Selvino Neckel Oliveira (Universidade Federal do Pará – UFPA)
Teresa Cristina Avila-Pires (MPEG)
Ulisses Gallatti (MPEG)

Aves
Alexandre Aleixo (MPEG)
Mariana Vale (Universidade do Estado do Rio de Janeiro – UERJ)
Mario Cohn-Haft (Instituto Nacional de Pesquisas da Amazônia – INPA)

Mamíferos
Ana Cristina Mendes de Oliveira (Universidade Federal do Pará – UFPA)
André Luis Ravetta (MPEG)
Eldianne Moreira de Lima
Gerson Buss (Universidade Federal do Rio Grande do Sul – UFRS)
José de Sousa e Silva Junior (MPEG)
Liza Veiga (MPEG)

Modelagem de espécies e de áreas críticas
Carlos Eduardo Viveiros de Grelle (Universidade Federal do Rio de Janeiro – UFRJ)
José Alexandre Felizola Diniz-Filho (Universidade Federal de Goiás – UFGO)

Apoio
Ana Luisa Albernaz (MPEG)
Jorge Luis Martins (MPEG)
Nívia Gláucia Pereira (Secretaria de Estado de Meio Ambiente – SEMA-PA)
Thais Kasecker (Conservação Internacional – CI-Brasil)

54

Formato: 255x210mm
Tipografia: Constantia
Papel: Oﬀset 90 g/m²
RR Donnelley