ResumoEste estudo avaliou a inluência de diferentes regimes de precipitação em lutuações numéricas de aves aquáticas na Lagoa da Ribeira, Quissamã, norte luminense, Brasil. Contagens de aves foram conduzidas mensalmente entre agosto de 2008 e julho de 2009, totalizando 12 visitas. Dados de precipitação pluviométrica foram obtidos na estação meteorológica automática mais próxima. Um total de 50 espécies foi classiicado em seis grupos funcionais. A riqueza e abundância de aves foram maiores durante o período seco (maio/agosto). O coeiciente linear de Spearman entre a abundância de aves e a precipitação mensal foi -0,77 (P = 0,003). Da mesma forma, houve correlação negativa signiicativa entre valores de precipitação e a abundância de grupos de aves vasculhadoras, mergulhadoras e catadoras. O modelo de predição exponencial foi o mais adequado aos dados (R² = 0,53), com coeiciente de correlação entre valores de abundância previstos e os observados, igual a 0,76 (P = 0,006). O modelo obtido prediz considerável declínio no número total de aves em meses com precipitação superior a 100 mm na Lagoa da Ribeira.
Palavras-chave: Abundância de aves; Lagoa da Ribeira; Precipitação pluviométrica
AbstractTemporal variation in the abundance of waterbird species in a coastal lagoon in the northern Rio de Janeiro, southeastern Brazil. This study evaluated the inluence of different rainfall regimes on numerical luctuations of waterbird species in Ribeira Lagoon, Quissamã, northern Rio de Janeiro state, Brazil. Bird counts were conducted on a monthly basis between August 2008 and July 2009, totaling 12 visits. Rainfall data were obtained at the nearest meteorological automatic station. A total of 50 species were classiied into 6 functional groups. Bird richness and abundance were greater during the dry season (May/August). Spearman's coeficient between bird abundance and monthly rainfall was -0.77 (P = 0.003). Similarly, there was a signiicant negative correlation between rainfall values and the abundance of dabbling, diving, and gleaning bird groups. The exponential prediction model was the most appropriate to the dataset (R² = 0.53), with a correlation coeficient between predicted and observed abundance values of 0.76 (P = 0.006). The model obtained predicts a signiicant decline in the total number of birds in months with rainfall over 100 mm in Ribeira Lagoon.