O vilão dos costões rochosos no Atlântico Sul: como o coral-sol (Tubastraea coccinea Lesson, 1830) se relaciona com as formações do substrato rochoso nas ilhas da costa catarinense?

Abstract

O coral-sol Tubastraea coccinea (Cnidaria: Scleractinea) foi introduzido no Brasil através da bioincrustação em estruturas petrolíferas. Atualmente, distribui-se amplamente pela costa, colonizando estruturas artificiais, recifes rochosos e coralíneos. O primeiro registro no sul do Brasil e, até então, o mais austral do Atlântico Sul, ocorreu em 2012 na Reserva Biológica Marinha do Arvoredo seguido de novas detecções nos anos seguintes, evidenciando rápida dispersão na área de ilhas rochosas. Como a detecção e gestão de bioinvasões marinhas pode ser dificultada pela limitação de recursos e vasta extensão da maioria dos habitats, o monitoramento sistemático de Espécies Exóticas Invasoras aliado a modelos de adequabilidade de habitat se mostra uma ferramenta estratégica para a gestão, atuando em conjunto com os princípios da detecção precoce e resposta rápida (DPRR). Assim, este trabalho buscou analisar a relação entre as formações dos costões rochosos e a ocorrência de T. coccinea na costa catarinense. Cada localidade foi monitorada por mergulho autônomo e snorkelling e a ocorrência de coral-sol foi quantificada por uma escala semi-quantitativa de abundância (DAFOR). As formações do substrato rochoso foram classificadas em Grutas e Cavernas (GC), Tocas e Fendas (TF), Rochas Pequenas e Médias (RPM), Matacões e Paredões (MP) e Lajes (L), e sua área de abrangência quantificada por uma escala semi-quantitativa de abrangência (DAFOR-GEO). A modelagem de adequabilidade de habitat (MAH) foi desenvolvida através de Modelos Lineares Generalizados Mistos (GLMM) e as comparações de performances foram feitas pelos valores do Critério de Informação de Akaike corrigido (AICc) e pela análise visual da distribuição de resíduos (AVDR). A priorização de áreas para monitoramento e detecção precoce foi obtida pelas predições da medida de abundância relativa estimadas pelos modelos estatísticos mais parcimoniosos. Os resultados indicam que T. coccinea estabelece relações positivas com TF, MP e GC na área de estudo, além de uma relação negativa com RPM e L, caracterizando um padrão de preferência para o seu estabelecimento em costões rochosos. Áreas com a maior média de características geomorfológicas como as citadas possuem maior probabilidade de ocorrência de coral-sol, evidenciando na costa de Santa Catarina regiões localizadas majoritariamente na REBIO Arvoredo e em seu entorno imediato, além da península de Bombinhas e do Arquipélago Tamboretes no Parque Estadual Acaraí. A aplicação da metodologia no caso de T. coccinea contribui para o manejo ao identificar e priorizar as localidades mais suscetíveis à invasão, otimizando esforços e recursos ao apontar habitats favoráveis ao estabelecimento da espécie. A entrada de novos dados tende a promover um melhor ajuste para o modelo, proporcionando uma ferramenta de longa vida ao considerar uma condição abiótica que não se altera na escala de tempo humana. Entende-se que o estudo possui um caráter preliminar que pode ser aprimorado para uma melhor interpretação dos dados e consequente uso para a gestão ambiental.

Sun coral Tubastraea coccinea (Cnidaria: Scleractinea) was introduced into Brazil through biofouling on oil structures. It is now widely distributed along the coast, colonizing artificial structures, rocky reefs and coral reefs. The first record for southern Brazil and, until now, the southernmost in the South Atlantic, occurred in 2012 at the Arvoredo Marine Biological Reserve, and was followed by further detections in subsequent years, evidencing rapid dispersion in the rocky-island environment. Because detection and management of marine bioinvasions can be hampered by limited resources and vast extent of most habitats, systematic monitoring of invasive alien species allied to habitat suitability models emerges as a strategic tool for management, working together with the principles of early detection and rapid response (EDRR). Thus, this study aimed to analyze the relationship between the formations of rocky shores and the occurrence of T. coccinea along the coast of Santa Catarina. Each locality was monitored by scuba diving and snorkelling, and the occurrence of sun coral was quantified using a semi-quantitative abundance scale (DAFOR). Rocky substrate formations were classified into caves and caverns (GC), burrows and crevices (TF), small and medium rocks (RPM), boulders and big walls (MP) and slabs (L), and their coverage area was quantified by a semi-quantitative coverage scale (DAFOR-GEO). Habitat suitability modelling (HSM) was developed using Generalized Linear Mixed Models (GLMM) and performance comparisons were made using the corrected Akaike Information Criterion (AICc) values and visual analysis of the residual distribution (AVDR). Prioritization of areas for monitoring and early detection was obtained from the predictions of relative abundance produced by the most parsimonious statistical models. The results indicate that T. coccinea exhibits positive associations with TF, MP, and GC in the study area, in addition to negative associations with RPM and L, characterizing a preference pattern for its establishment on rocky shores. Areas with the highest average of geomorphological characteristics such as those mentioned have a higher probability of sun coral occurrence, highlighting on the coast of Santa Catarina mostly regions located in the Arvoredo reserve and its immediate surroundings, as well as the Bombinhas peninsula and the Tamboretes Archipelago in the Acaraí State Park. Applying the methodology to T. coccinea contributes to management by identifying and prioritizing the locations most susceptible to invasion, optimizing efforts and resources by identifying habitats favorable to the species' establishment. The input of new data tends to improve model fit, providing a long-lived tool by considering an abiotic condition that does not change on a human timescale. It is acknowledged that the study has a preliminary character, which may be further refined to enhance data interpretation and, consequently, its applicability to environmental management.