Resposta funcional

Bacharel em Ciências Biológicas (UNIFESP, 2015)

Em ecologia, a taxa de consumo alimentar em relação à disponibilidade de presas ou de recursos (denominada densidade de alimento) é conhecida como resposta funcional. Esta ideia foi introduzida inicialmente por Crawford S. Holling, um ecólogo canadense que trabalha com ecologia, evolução e comportamento animal. Em 1959, Holling descreveu como nas populações naturais há uma relação entre a densidade de presas e a taxa na qual elas são consumidas. Ele dividiu as respostas funcionais em três categorias ou tipos, que são bem aceitos até hoje e formam um dos pilares centrais da ecologia de populações.

  • O primeiro tipo (I) descreve um aumento linear da taxa de consumo conforme a densidade de alimento aumenta. Em altas densidades de presas (uma situação de abundância de recursos) a taxa de consumo assume valores constantes, atingindo um platô no valor máximo. Esta resposta funcional é a mais simples das três descritas por Holling, justamente porque ela não leva em conta o tempo de busca ou caça por alimento e nem mesmo o tempo de processamento do alimento após seu consumo. Este tipo de resposta foi utilizado por Lotka-Volterra em seus modelos de descrição de interação entre presas e predadores.
  • O segundo tipo (II) leva em conta o tempo que os predadores levam para processar o alimento que consomem. Neste caso, a taxa de consumo aumenta de maneira proporcional à densidade de alimento, ocorrendo uma desaceleração característica nesta taxa. Neste caso, a busca por recursos alimentares (ou taxa de ataque) e o sua posterior assimilação (ou o tempo de manipulação e assimilação) são considerados comportamentos exclusivos e que não podem ocorrer ao mesmo tempo. Este tipo de resposta funcional foi utilizado para descrever a relação entre as populações de alces e de lobos no Canadá. Observa-se que em altas densidades de alces, a taxa de mortalidade destes animais diminui, pois, a taxa de consumo dos lobos se estabiliza rapidamente uma vez que o predador leva menos tempo para encontrar sua presa. Inversamente, em baixas densidades de alces, os lobos gastam muito tempo procurando suas presas, o que reduz sua taxa de consumo drasticamente.
  • O terceiro tipo (III), também conhecido como curva em S é similar ao segundo, porém neste caso as taxas de consumo aumentam rapidamente em densidades de presa intermediárias. Em situações de abundância observa-se uma rápida saturação da taxa de consumo, enquanto que pequenos incrementos em baixas concentrações de recursos alimentares aumentam rapidamente a taxa de consumo. Este incremento rápido na taxa corresponde a busca por fontes de alimentos alternativas (caçada a presas não típicas) ou representam uma melhoria na capacidade de busca por recursos por parte do predador, descrito como período de aprendizado. Através deste mecanismo, o predador reduz o tempo de caça ou de manipulação do alimento, tornando-se mais eficiente. Deste modo, mesmo em densidades intermediarias de alimento ele ainda consegue alcançar taxas de consumo elevadas. Holling descreveu que uma espécie de roedor do gênero Peromyscus possui este tipo característico de resposta funcional ao consumir pupas de mosca-serra.

Apesar de descrever de uma maneira mais simplista possíveis relações de consumo, os modelos de resposta funcional são amplamente aplicados na ecologia e aparentemente representam bem padrões observáveis na natureza.

Referências:

Dale, B.W., Adams, L.G. and Bowyer, R.T., 1994. Functional response of wolves preying on barren-ground caribou in a multiple-prey ecosystem. Journal of Animal Ecology, pp.644-652.

Holling, C.S., 1959. Some characteristics of simple types of predation and parasitism. The Canadian Entomologist, 91(7), pp.385-398.

Holling, C.S., 1965. The functional response of predators to prey density and its role in mimicry and population regulation. The Memoirs of the Entomological Society of Canada, 97(S45), pp.5-60.

Matsuda, H., Ogita, N., Sasaki, A. and Satō, K., 1992. Statistical mechanics of population: the lattice Lotka-Volterra model. Progress of theoretical Physics, 88(6), pp.1035-1049.

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