O crescimento populacional do rebanho bovino brasileiro.

A população do rebanho bovino mundial tende a se estabilizar ou mesmo reduzir, enquanto que no Brasil, o crescimento tem sido positivo nos últimos anos. Considerando-se o número efetivo de animais e a taxa de abate do rebanho brasileiro no período de 1983 a 2000, o objetivo do trabalho foi estimar o crescimento dessa população, por meio do modelo não-linear de Richards. O ajuste foi feito utilizando-se a técnica de verossimilhança profile em cadeias de Markov, por meio de programas desenvolvidos em MATLAB. Como o modelo se mostrou adequado para descrever o crescimento da população de bovinos brasileira, foram utilizados dois parâmetros; tamanho inicial e taxa de crescimento da população, para estimar dois indicadores da população de bovinos brasileira: a) probabilidade de se atingir 200 milhões de animais até o ano de 2015; b) tempo para atingir este tamanho populacional com taxa de abate variável. As estimativas de máxima verossimilhança do modelo proporcionaram os seguintes resultados para estes dois indicadores: a) o rebanho brasileiro atinge 200 milhões de animais no ano de 2015 com taxa de abate de aproximadamente 17%; b) o rebanho atinge este tamanho no intervalo 11 anos com taxa de abate de 16%, até 20 anos com taxa de abate de 18%

Inference for the Richards growth model using Box and Cox transformation and bootstrap techniques

The paper considers the parameter identification of the Richards population growth model, a class of models that generalizes the logistic and the Gompertz growth model classes. The use of the Richards class presents an identifiability problem that is worsened when handling small data samples, a situation often encountered in animal population modeling. This paper tackles the identifiability problem by regarding the growth rate form parameter (q) in the Richards' model as the parameter in the corresponding Box-Cox data transformation, leading to a model that can be interpreted as a logistic growth model. In order to assure better interval estimation for the model parameters, the approach is complemented with the profile maximum likelihood estimates of the q parameter of the Richards model combined with the bootstrap technique. Some tests using generated and measured data are presented to illustrate the technique. (c) 2005 Elsevier B.V. All rights reserved.1914173250151

STOMACH CONTENTS ANALYSIS of WHITE MARLIN (TETRAPTURUS ALBIDUS) CAUGHT OFF SOUTHERN and SOUTHEASTERN BRAZIL: A BAYESIAN ANALYSIS.

This study proposes to ascertain the importance of each alimentary category in the Tetrapturus albidus diet composition, as well as to propose the use of the Bayesian approach for analysis of these data. The stomachs were collected during fishing cruises carried out by the Santos-SP longliner from July 2007 to June 2008. For Bayesian model formulation, each alimentary item was clustered in four food categories as: teleost, cephalopod, crustaceans, and others. To estimate the proportion of each food category, the multinomial model with Dirichlet conjugate prior distribution was used. After the stomach contents analysis, 133 food items were identified, which belonged to 9 taxa. The most important food category is constituted by cephalopod molluscs, followed by teleost fishes. The food category comprised of crustaceans presents a low contribution and in this case it could be considered to be an accidental food item. The Bayesian approach means a distinct view in relation to traditional methods, as it permits one to incorporate information obtained from the literature. It should be useful to analyse great top predators, which are usually caught in small numbers

Richards growth model and viability indicators for populations subject to interventions

In this work we study the problem of modeling identification of a population employing a discrete dynamic model based on the Richards growth model. The population is subjected to interventions due to consumption, such as hunting or farming animals. The model identification allows us to estimate the probability or the average time for a population number to reach a certain level. The parameter inference for these models are obtained with the use of the likelihood profile technique as developed in this paper. The identification method here developed can be applied to evaluate the productivity of animal husbandry or to evaluate the risk of extinction of autochthon populations. It is applied to data of the Brazilian beef cattle herd population, and the the population number to reach a certain goal level is investigated.<br>Neste trabalho estudamos o problema de identificação do modelo de uma população utilizando um modelo dinâmico discreto baseado no modelo de crescimento de Richards. A população é submetida a intervenções devido ao consumo, como no caso de caça ou na criação de animais. A identificação do modelo permite-nos estimar a probabilidade ou o tempo médio de ocorrência para que se atinja um certo número populacional. A inferência paramétrica dos modelos é obtida através da técnica de perfil de máxima verossimilhança como desenvolvida neste trabalho. O método de identificação desenvolvido pode ser aplicado para avaliar a produtividade de criação animal ou o risco de extinção de uma população autóctone. Ele foi aplicado aos dados da população global de gado de corte bovino brasileiro, e é utilizado na investigação de a população atingir um certo número desejado de cabeças