Nenhuma combinação entre covariáveis de estrutura do habitat teve correlação, e incluímos todas na modelagem. As restrições das variáveis de habitat e estação (escala maior) no modelo global da primeira etapa de seleção resultou em apenas um modelo melhor ajustado, com ΔAICc ≤ 2 (Modelo 1). Ou seja, na primeira etapa de seleção a estrutura do Modelo 1 passou para a segunda etapa, onde foram feitas as restrições em escala menor, a nível de sítio.
Ψ(Est+Hab) εγ(Hab) θ(Est+Sit+Cov+GruTro) ρ(Est+Sit) Modelo 1
Na segunda etapa da modelagem foram gerados 512 modelos e obtivemos apenas um melhor classificado (Modelo 2), com ΔAICc ≤ 2. Esse modelo foi o mais ajustado da modelagem, descrevendo quais variáveis influenciaram de forma mais precisa nos parâmetros escolhidos e sendo considerado o modelo que melhor descreve o que ocorreu na realidade. A partir do conjunto completo de modelos foi gerado o peso acumulativo das covariáveis (Figura 6). Por fim, geramos o conjunto final de modelos sem aqueles com parâmetros não informativos e considerando apenas os que apresentaram peso ≥ 0,0001 (Tabela 2).
Ψ(Est+Hab) εγ(Hab) θ(Est+DisLag+DisBor+CobArv+ GruTro) ρ(Est+Sit) Modelo 2
A partir do modelo melhor ajustado (Modelo 2) e dos modelos melhores ranqueados (Tabela 2), obtivemos os seguintes resultados: a riqueza relativa em maior escala (Ψ) variou entre habitats e estações; a perda (ε) e ganho (γ) de espécies variou entre habitats; a riqueza relativa em menor escala (θ) variou entre estações e covariáveis de sítios; e a detecção de
espécies (ρ) variou entre estações e sítios. Os pesos dos modelos melhores ranqueados absorveram 100% do peso do AICc (Tabela 2).
Representamos também os pesos das covariáveis contínuas e individuais em cada parâmetro, considerando os pesos acima de 50%. Assim, a riqueza relativa nos sítios (θ) foi influenciada pela distância da lagoa (DisLag), distância da borda (DisBor), cobertura de árvores (CobArv) e pela variação na dieta de cada espécie (GruTro) (Figura 6).
Figura 6. Pesos das covariáveis a partir do conjunto com todas as combinações. De acordo com os valores dos
pesos observamos que: (1) a disposição espacial dos sítios (Sit) tem efeito sobre a detecção de espécies; (2) a distância da lagoa (DisLag), distância da borda (DisBor) e a cobertura de árvores (CobArv) influenciam na riqueza relativa de espécies em cada sítio; (3) a variação na dieta de cada espécie (GruTro) tem efeito sobre a riqueza relativa entre os sítios.
0,00 0,24 0,31 0,51 0,82 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 0,00 0,20 0,40 0,60 0,80 1,00 1,20 θ(Sit) θ(DenArv) θ(AltArv) θ(DAP) θ(CobArv) θ(DisBor) θ(GuiAli) θ(DisLag) ρ(Sit) Ψ(Est+Hab) εγ(Hab) θ(Est) ρ(Est)
Pesos P a râm e tro s e v a ri á v e is
Tabela 2. Modelos finais gerados pela modelagem de desenho robusto em múltiplas escalas aplicada a estimativa de ocupação para múltiplas estações para estimar a riqueza
relativa nos habitats (Ψ) e nos sítios (θ), a taxa de ganho (γ) e perda (ε) de espécies entre estações e a detecção de espécies (ρ). AICc = Critério de Informação de Akaike corrigido para pequenas amostras; ΔAICc = diferença do AICc entre o modelo i e o modelo de melhor ajuste; AICc W = peso do AIC; K = número de parâmetros; D = Desvio. Est = estação; Hab = habitat; Sit = sítio; Cov = covariáveis; DisLag = distância da lagoa; DisBor = distância da borda florestal; CobArv = cobertura de árvores; DenArv = densidade de árvores; DAP = diâmetro do caule na altura do peito; AltArv = altura de árvores; GruTro = grupos tróficos.
Modelo AICc ΔAICc AICc W K D
Ψ(Est+Hab) εγ(Hab) θ(Est+DisLag+DisBor+CobArv+ GruTro) ρ(Est+Sit) * 22638,8 0 0,56 62 22502,3
Ψ(Est+Hab) εγ(Hab) θ(Est+DisLag+DisBor+CobArv+DenArv+ GruTro) ρ(Est+Sit) 22641,16 2,42 0,17 63 22502,2 Ψ(Est+Hab) εγ(Hab) θ(Est+DisLag+DisBor+DAP+ GruTro) ρ(Est+Sit) 22641,17 2,42 0,17 62 22504,7 Ψ(Est+Hab) εγ(Hab) θ(Est+DisLag+DisBor+ GruTro) ρ(Est+Sit) 22643,18 4,43 0,06 61 22509,1 Ψ(Est+Hab) εγ(Hab) θ(Est+DisLag+DisBor+DenArv+ GruTro) ρ(Est+Sit) 22645,4 6,65 0,02 62 22508,9 Ψ(Est+Hab) εγ(Hab) θ(Est+DisLag+DisBor+AltArv+ GruTro) ρ(Est+Sit) 22645,52 6,77 0,02 62 22509,0 Ψ(Est+Hab) εγ(Hab) θ(Est+DisLag+DisBor+DenArv+AltArv+ GruTro) ρ(Est+Sit) 22647,52 8,77 0,01 63 22508,6 Ψ(Est+Hab) εγ(Hab) θ(Est+DisLag+DAP+DenArv+ GruTro) ρ(Est+Sit) 22649,97 11,22 0,00 62 22513,5 Ψ(Est+Hab) εγ(Hab) θ(Est+DisLag+CobArv+DenArv+ GruTro) ρ(Est+Sit) 22650,87 12,12 0,00 62 22514,4
Ψ(Est+Hab) εγ(Hab) θ(Est+DisLag+ GruTro) ρ(Est+Sit) 22650,91 12,17 0,00 60 22519,2
Ψ(Est+Hab) εγ(Hab) θ(Est+DisLag+DAP+DenArv+AltArv+ GruTro) ρ(Est+Sit) 22652,3 13,55 0,00 63 22513,4 Ψ(Est+Hab) εγ(Hab) θ(Est+Hab+Cov+ GruTro+Sit) ρ(Est+Hab+Sit) ** 22697,81 59,06 0,00 112 22429,8
Ψ(Est) εγ(.) θ(.) ρ(.) *** 22920,72 281,97 0,00 5 22910,6
* Modelo melhor ajustado
** Modelo global *** Modelo nulo
4.2.1. Riqueza entre habitats e estações climáticas
A partir do modelo melhor ajustado e sabendo que os habitas e as estações climáticas são fatores importantes na ocorrência de espécies, identificamos que a riqueza relativa de espécies na estação chuvosa apresentou menor taxa em comparação com a riqueza na estação seca (Figura 7). Ou seja, há mais espécies ocorrendo na estação seca em relação ao pool regional de espécies. Quando confrontamos as taxas de riqueza entre habitats, vemos que a borda florestal apresentou maior percentual de riqueza relativa que os demais habitats localizados no interior do fragmento de floresta. Na estação chuvosa a riqueza relativa na borda florestal foi 15% maior comparada à restinga (FN1), que apresentou a maior riqueza entre os habitats do interior da floresta. Já na estação seca, a diferença da riqueza relativa entre a borda e a restinga foi reduzida para 6%.
As estimativas de riqueza relativa para a floresta estacional semidecidual (FN2) foi ligeiramente menor comparada as estimativas da floresta de experimentos (FE), que compõem vegetação de espécies nativas e exóticas. Diferença de 6% e 4% na estação chuvosa e seca, respectivamente (Figura 7).
A riqueza relativa de espécies na vegetação de restinga, ambiente de mata aberta, foi maior quando comparada com a riqueza em ambientes de mata fechada (floresta estacional semidecidual e de experimentos), em ambas estações climáticas, variando de 12% a 20% de diferença em suas taxas (Figura 7).
Figura 7. Estimativas ± erro padrão da riqueza relativa de aves para cada habitat e estação. Borda = borda
4.2.2. Perda e ganho de espécies entre habitats
O habitat foi um fator importante para a composição da comunidade entre estações. Espécies deixaram de ocupar (extinção temporal local) ou passaram a ocupar (colonização temporal local) de forma diferente os ambientes no intervalo entre a estação chuvosa e seca. Observamos que a taxa de ganho de espécies (colonização) foi superior a taxa de perda (extinção) em todos ambientes (Figura 8). Ou seja, espécies do pool regional ausentes na estação chuvosa ocuparam os habitats na estação seca.
Na floresta estacional semidecidual e na floresta de experimentos, a taxa de perda de espécies (extinção) foi de 6%. Na restinga e na borda florestal, essas taxas foram de 17% e 20% respectivamente. Já quando observamos a taxa de ganho de espécies (colonização) entre habitats, percebemos que essas taxas na floresta estacional semidecidual e na floresta de experimentos (18% para ambos habitats) foram menores do que as taxas da restinga e da borda florestal (42% e 46%, respectivamente). Assim, podemos apontar que os ambientes mais abertos, com vegetação esparsa, e as áreas de borda, perderam e ganharam mais espécies ao longo das estações (Figura 8).
Figura 8. Estimativas ± erro padrão das taxas de ganho de espécies (colonização) e perda de espécies (extinção)
de aves para cada habitat. Borda = borda florestal; FN1 = vegetação de restinga; FN2 = floresta estacional semidecidual; FE = floresta de experimentos.
4.2.3. Riqueza e hábitos alimentares de espécies entre sítios
A riqueza relativa de espécies por sítio amostral foi influenciada positivamente pela proximidade da lagoa perene e influenciada negativamente pela proximidade da borda florestal (Figura 9A-B). A cobertura de árvores teve efeito negativo sobre a riqueza relativa (Figura 9C). As demais covariáveis de estrutura do sítio não tiveram influência sobre a riqueza. A estação e distribuição das espécies nos sítios tiveram efeito sobre a detecção de espécies.
A variabilidade no hábito alimentar das espécies influenciou a riqueza relativa nos sítios, ou seja, quanto mais diversificada é a dieta de cada espécie, maiores são as chances de esta ocupar diferentes sítios. As estimativas de riqueza dos insetívoros mostrou ser a maior entre os sítios (63%), enquanto espécies frugívoras, granívoras, carnívoras e nectarívoras representaram, respectivamente, 21%, 15%, 12% e 10% das estimativas de riqueza.
Figura 9. Estimativas ± erro padrão da riqueza relativa de aves em função das melhores covariáveis do modelo
melhor ajustado. (A) Efeito da distância da lagoa sobre a riqueza relativa. (B) Efeito da distância da borda florestal sobre a riqueza relativa. (C) Efeito da cobertura de árvores sobre a riqueza relativa.
5. DISCUSSÃO
Nossos resultados apontaram para maiores estimativas de riqueza relativa de espécies de aves na estação seca, em uma única temporada de coletas. Além disso, a riqueza foi maior no ambiente de borda florestal, quando contrastamos com os habitats internos ao fragmento de floresta. Entre esses habitats internos, a restinga é a área que merece maior atenção, pois apresentou altas taxas de riqueza relativa, mesmo sendo um habitat de mata aberta. Já nos habitats de mata fechada, a riqueza na floresta de experimentos foi ligeiramente superior a riqueza na floresta estacional semidecidual (floresta nativa). As taxas de ganho de espécies foram maiores do que as taxas de perda em todos os quatro habitats (internos e externos ao remanescente florestal). E a proximidade da lagoa influenciou positivamente no aumento das estimativas de riqueza. Porém, a distância da borda e a porcentagem de cobertura vegetal influenciaram negativamente nessas estimativas.
A maior riqueza relativa de aves estimada na estação seca pode ter coincidido com a estação reprodutiva de algumas espécies de aves, onde, pouco antes da estação de reprodução, os adultos são bastante conspícuos e mais facilmente detectados pela vocalização (Davis, 1945; Volpato et al., 2009). Outra suposição é que a riqueza foi maior na estação seca devido a movimentos de imigração, havendo maior ganho de espécies em decorrência da disponibilidade de recursos, das interações bióticas e das condições climáticas (Malizia, 2001). Já na estação chuvosa, algumas espécies podem simplesmente não estar ocupando a área, em busca de novos locais para forragear (Banks‐Leite et al., 2012). Dessa maneira, as aves podem ter aumentado as chances de serem detectadas na estação seca ou, como há uma dinâmica de movimentos de dispersão das espécies, essa estação acabou conferindo que mais espécies se estabelecessem na área por haver um ambiente ótimo que favoreceu o aumento na riqueza. Esse resultado também pode refletir uma tendência crescente na detecção de espécies em virtude do ganho em experiência pelo observador na identificação de espécies na área. Usar apenas um intervalo entre sessões primárias de amostragens (i.e. duas estações) pode não permitir que tenhamos resultados e conclusões aprofundadas em relação aos efeitos da sazonalidade climática sobre a riqueza de aves. Adicionar mais intervalos, em diferentes anos, aumentaria as sessões de amostragens e ajudaria a compreender melhor a dinâmica temporal de ganho e perda de espécies. Ainda assim, há estudos que registraram uma maior riqueza de espécies na estação seca (Aleixo & Vielliard, 1995; Toledo-Lima et al., 2014).
Quando incluímos os habitats nas análises, vemos que a borda florestal apresenta uma alta taxa de riqueza relativa. Talvez isso ocorra pois há grandes chances de as espécies serem detectadas na borda por interferência das espécies de matriz em conjunto com as espécies florestais, funcionando como um ambiente de passagem e visitas temporárias de muitas espécies e que possuem requerimentos de habitats distintos por haver um amplo gradiente de condições ambientais nessa faixa. Da mesma forma, incluir o tipo de matriz inter-habitat como ambiente atuante sobre as espécies que ocorrem nas bordas florestais pode ser um incremento a mais nas modelagens, pois os padrões de uso da terra na matriz e sua qualidade podem ser mais ou menos impactantes sobre a ocupação das aves que ocorrem nessas faixas de vegetação (Antongiovanni & Metzger, 2005; Zurita & Bellocq, 2010).
Entretanto, observamos que a riqueza relativa dos sítios amostrais diminuiu com a proximidade da borda florestal, independente do habitat. Ou seja, mesmo que a riqueza seja maior na borda em relação aos demais habitats, individualmente, os sítios da borda apresentaram baixa riqueza. O que justifica a maior riqueza na borda como um todo, é a grande variação na composição de espécies entre seus sítios. Já no interior do fragmento florestal não houve uma variação tão grande na riqueza de espécies entre sítios e, consequentemente, a riqueza de cada sítio se aproximou da riqueza total do habitat a qual pertence. Isso confirma os resultados de vários outros estudos que apontam os efeitos negativos sobre a ocorrência de aves e outros animais na faixa de borda em comparação com o núcleo de fragmentos florestais, afetando principalmente espécies dependentes de florestas (Laurance et al., 2002; Schlossberg & King, 2008). Esse efeito é provocado por diferenças estruturais na vegetação e pelo microclima da área, devido às pressões impostas pelo entorno da floresta, e as consequências desses processos ocorrem da borda em direção ao interior da floresta (Murcia, 1995; Whelan & Maina, 2005). Além disso, o risco da predação e do parasitismo de ninho podem ter efeito negativo sobre a ocupação de espécies de aves nas áreas de borda (Brittingham & Temple, 1983; Whelan & Maina, 2005).
Entre os habitats internos à floresta, obtivemos resultados favoráveis à ocorrência de espécies na mata aberta (vegetação de restinga arbustiva) em comparação com a mata fechada. Sabemos que a distribuição e ocupação das aves nos mais variados habitats está relacionada com a estrutura da vegetação em diferentes porcentagens de cobertura de árvores (Gomes, et al., 2008). Ainda, a restinga não só abrange espécies de ambientes abertos, mas também espécies de ambientes semi-abertos e de mata fechada (Alves et al., 2004; Lima, 2006; Lima,
2010). Logo, características das espécies vegetais encontradas na restinga fazem uma ligação direta com os recursos (e.g. flores, frutos e artrópodes associados) e as aves, aumentando os índices e taxas de riqueza da avifauna nestes ambientes (Gomes et al., 2008; Mota et al., 2011). A paisagem da restinga composta por vegetação arbustiva também pode contribuir para que mais espécies ocorram nesses habitats quando comparado a florestas de vegetação densa (Gomes et al., 2016). A relação negativa entre cobertura de árvores e riqueza de aves, resultante das nossas análises, também é reflexo das maiores taxas de riqueza relativa na restinga.
Outro possível fator relacionado ao resultado é referente à inclusão de uma lagoa perene na área de estudo, onde a proximidade da lagoa à restinga deve possibilitar uma maior ocupação das aves, sendo possível encontrá-las com mais frequência nessa faixa de vegetação; uma vez que, ambientes lacustres e seu entorno formam uma paisagem heterogênea agrupando ambientes aquáticos e terrestres e abrigando uma alta diversidade de organismos (Esteves et al., 2008). Desta forma, as zonas úmidas são consideradas como importantes refúgios para manutenção da diversidade de aves, sejam elas espécies aquáticas, semi-aquáticas ou terrestres (Murillo-Pacheco et al., 2017).
Podemos também deduzir que as maiores chances do observador em perceber as espécies nos ambientes de mata aberta foi um fator chave para que esses habitats tenham representado maiores estimativas de riqueza de aves. No qual, tal efeito pode ter sido provocado por viés de amostragem, onde as aves são mais visíveis a distâncias maiores (Gomes et al., 2016), ou porque em regiões tropicais as aves são mais ativas em ambientes secos e com vegetação arbustiva mais espaçada e, consequentemente, serão mais propícias a serem detectadas (Karr & Freemark, 1983).
A maior riqueza de aves encontrada na floresta de experimentos em comparação com a floresta estacional semidecidual (floresta nativa) pode ter relação com uma provável similaridade das duas florestas, onde a floresta de experimentos é diferente apenas por apresentar pinheiros (Pinus spp.) e eucaliptos (Eucalyptus spp.) em avançado estágio de crescimento e com mata nativa regenerada no entorno e no sub-bosque. Em virtude da floresta de experimentos ter sua vegetação suprimida nos anos 1960-1970, a regeneração das espécies de árvores nativas foi importante para fornecer recursos alimentares, substratos de nidificação e refúgio para várias aves (Geldenhuys, 1997). Na qual, as funções da floresta nativa fizeram- se presentes na área com o passar dos anos, ficando claro que a vegetação de sub-bosque nesse
habitat foi essencial para que a riqueza não fosse tão baixa atualmente (Luck & Korodaj, 2008), em comparação com a floresta exclusivamente nativa.
Marsden et al. (2001) e Jacoboski et al. (2016) encontraram resultados diferentes quando as aves ocupavam ambientes silviculturais de eucaliptos contrastados aos ambientes de vegetação nativa. O mesmo ocorre quando há uma substituição da floresta nativa por monoculturas do pinheiro do tipo pinus e araucária (Araucaria angustifolia) em florestas subtropicais (Zurita et al., 2006). No entanto, os ambientes da nossa área de estudo, que comportam eucaliptos e pinheiros do tipo pinus, não formam monoculturas e estão inseridos dentro de uma floresta com espécies vegetais também nativas em provável estágio avançado de regeneração.
Apesar da floresta de experimentos ter sofrido os efeitos do desbaste total da sua vegetação, há aproximadamente 30 anos atrás, as assembleias de aves podem ter tolerado o forte impacto na estrutura do habitat por ser muita próxima (≈10 m) à comunidade da floresta estacional semidecidual (floresta nativa). Assim, a floresta nativa pode ter sido utilizada como refúgio para espécies que não desapareceram da área após o impacto causado na floresta de experimentos. Porém, espécies mais sensíveis podem não ocorrer na área justamente pela supressão da vegetação nas últimas décadas, sendo um componente diretamente relacionado com a composição do pool de espécies encontrado atualmente na FLONA. Ainda, vale ressaltar que a chegada de novas espécies do entorno, não só à floresta de experimentos, mas em todos os espaços da FLONA, também deve ser considerada como fator de influência na composição atual das espécies (Laurance et al., 2011).
O número de espécies que ocupam um habitat depende da estrutura do mesmo (MacArthur, 1965). Da mesma forma, as diferentes fitofisionomias de cada habitat acabam exercendo um papel importante para avifauna, pois relaciona-se com a estrutura da vegetação, influenciando na seleção de habitat das espécies e atuando como um fator final dessa seleção, visto que a estrutura física da vegetação está associada a recursos essenciais e vitais à sobrevivência das espécies (Hildén, 1965). Portanto, a complexidade estrutural vegetal do habitat pode moldar a composição de aves por meio dessas características, influenciando na diversidade de espécies. Além da estrutura vegetal, a variação florística (composição taxonômica específica da planta), principalmente em áreas com vegetação arbustiva, é igualmente um importante fator que influencia a composição e os hábitos alimentares das aves (Rotenberry, 1985; Fleishman et al., 2003).
A partir dos modelos gerados, concluímos que a detecção variou entre as estações e entre sítios amostrais. Isso ocorre devido a diferenças na capacidade de registrar as espécies no espaço e no tempo, visto que as chances de as espécies serem detectadas ou não depende das características físicas do ambiente e, principalmente, das diferenças na conspicuidade de cada espécie de ave (Bergh & Andersen, 2019). Portanto, de acordo com essas diferenças, a detecção irá sempre variar pois o pesquisador registra as espécies imperfeitamente e isso acaba exigindo também que várias pesquisas sejam feitas para estimar probabilidades de detecção mais adequadas (MacKenzie et al., 2003). A inclusão de novas covariáveis em escala fina (a nível de visitas), como o tempo após o amanhecer de cada levantamento de aves, poderia ter mostrado algum outro importante padrão de detecção, comparando a quantidade de aves detectadas ao longo da manhã ou do dia (ver Blake, 1992; Antunes, 2008). Do mesmo modo, a interferência do vento e de ruídos é importante para detecção. Bem como características comportamentais e biológicas das espécies que podem variar de acordo com clima e época do ano (reprodução, deslocamentos, vocalização, etc).
O agrupamento das aves em grupos tróficos também se mostrou importante no nosso estudo. Onde, quanto maior a variabilidade nos hábitos alimentares das espécies, maiores foram as chances de essas ocuparem diferentes sítios, possibilitando maiores dispersões ao longo do fragmento florestal. Também observamos uma maior predominância de aves insetívoras, corroborando com estudos realizados em manchas de florestas de pequeno porte (Motta-Júnior, 1990; Galina & Gimenes, 2006). Esse resultado aponta que os insetívoros possuem maiores oportunidades para encontrar alimento e isso pode ser mediado pela variação na estrutura do habitat, visto que a disponibilidade de invertebrados está associada com a estrutura da vegetação e a disponibilidade de substrato (Heck Jr. & Wetstone, 1977; Cody, 1981), ou pelo recurso ser relativamente estável ao longo do ano para esse grupo trófico (Scherer et al. 2005).
Por fim, acrescentar atributos das espécies nas modelagens é importante para o entendimento dos padrões em assembleias e grupos tróficos de aves, nos mais variados habitats. Por isso, incluir covariáveis a nível de espécie, como substratos de forrageamento e de nidificação, além dos hábitos alimentares (Soberón, 2007; Wilman, et al., 2014), aumenta o suporte do conhecimento sobre seleção de habitat. Por exemplo, quando dividimos as aves em generalistas e especialistas por recursos, obtemos conclusões mais fiéis sobre o grau de sensibilidade das aves às mudanças no habitat. Comparar áreas com diferentes tamanhos e porcentagens de mata fechada e aberta, em variados estágios de sucessão da vegetação, é outra
forma de compreender melhor como a comunidade está estruturada nos diferentes habitats. Para um estudo mais amplo é interessante comparar manchas de florestas isoladas na matriz, usando fatores como: o isolamento e o tamanho dos fragmentos. Essas variáveis são importantes em trabalhos de metacomunidades, enfocando na dispersão de espécies entre manchas de habitats para interpretar padrões de diversidade de aves (Leibold et al., 2004; Scott, 2010). Utilizar mais de um método de levantamento (Mota et al., 2011; Gomes et al., 2016) e fazer coleta de dados em mais anos (MacKenzie et al., 2018) também têm sua relevância nesse tipo de estudo.
6. CONCLUSÃO
Esta pesquisa confirma algumas premissas para a ecologia de aves em florestas tropicais, como o efeito de borda. A influência da estação seca tendo efeito positivo sobre a diversidade de aves é um assunto que deve ser mais investigado na Mata Atlântica. Além do mais, as tentativas de entender esses padrões necessitam que o período de tempo em que os dados de riqueza foram reunidos sejam considerados (Gaston & Blackburn, 2000). Também reforça a necessidade de serem realizados mais estudos com assembleias de aves em ambientes de restinga, associados ou não a lagoas e corpos hídricos. Igualmente, devemos enfatizar a importância da área de estudo para a conservação de aves que ocorrem na região; pois, a FLONA de Nísia Floresta é uma área de proteção que permite a conectividade entre fragmentos florestais, facilitando a movimentação de espécies na paisagem e contribuindo como refúgio para a biodiversidade (Herrera et al., 2017).
É essencial termos estimativas confiáveis de riqueza, e a introdução de variáveis que podem estar correlacionadas com os atributos específicos de cada espécie, em conjunto com delineamentos amostrais acurados, é vantajosa para obtermos resultados mais próximos da