Tese de Doutoramento em Biologia do Comportamento apresentada ao ISPA - Instituto Universitário Ao longo dos anos, vários métodos de análise automática e semiautomática têm sido desenvolvidos para superar as limitações e a subjectividade da análise comportamental manual. A acelerometria, por exemplo, tem mostrado um enorme potencial em fornecer informações sobre o comportamento animal. Para este projecto, o comportamento de dois machos adultos de golfinhoroazes (Tursiops truncatus) foi estudado em cativeiro, através de diferentes metodologias: acelerometria, video-tracking e a análise acústica. Para os dados de acelerometria foi desenvolvido um algoritmo que classificou correctamente 86 comportamentos, agrupados em 8 categorias. O comportamento mais observado foi a Natação Dorsal e a análise de entropia revelou que o comportamento dos golfinhos possui uma estrutura altamente organizada e que poderá permitir a previsão da sequência de movimentos que sucedem a determinada acção. Adicionalmente, foi desenvolvido um sistema de video-tracking semi-automático, o D-Track. Este sistema quantifica, de forma não-invasiva, as trajectórias em 3D dos golfinhos na água com uma reconstrução tridimensional da piscina, usando câmaras de vídeo comuns. Os resultados mostraram que ambos os animais despenderam 85% do tempo à superfície na Área Profunda da piscina (5 metros de profundidade) e apresentaram velocidade média constante, com predominância das velocidades baixas (máximo de 1,7 ms-1). Este sistema é uma ferramenta inovadora que pode ser usada por laboratórios e parques temáticos para monitorizar as preferências e rotinas dos seus animais. As emissões acústicas dos golfinhos-roazes são divididas em sons pulsados (cliques de ecolocalização e burst-pulses) e não pulsados (assobios, podendo estes ser estereotipados ou variantes), sendo frequentemente associados com outros comportamentos. Numa primeira fase foram analisadas as taxas de emissão de assobios de seis golfinhos em cativeiro, em dois períodos distintos e em três contextos diferentes. Apenas uma categoria de assobios foi observada em ambos os períodos e considerada assobio assinatura, tendo sido associada ao mesmo animal em ambos os períodos. As taxas de emissão dos assobios foram 7,8 vezes mais elevadas em isolamento, comparando com o contexto social. Os assobios recolhidos entre 2012 e 2014 foram analisados através de dois softwares comerciais para extrair assobios (BELUGA) e categorizá-los automaticamente (ARTwarp). No entanto, os resultados mostraram que o ARTwarp não se aplica adequadamente a este tipo de dados, uma vez que muitos assobios são apenas abreviaturas de vocalizações mais longas, e mostrando que a classificação visual ainda é o melhor método de classificação destes sons. A combinação destas metodologias possui um enorme potencial para fornecer informações sobre movimentos, rotinas e vocalizações associadas aos sujeitos. O D-Track foi usado na tentativa de identificar o emissor mais provável das vocalizações, enquanto a acelerometria foi usada para explorar uma possível relação entre o comportamento e emissões acústicas específicas até agora sem sucesso. Em suma, o principal objectivo deste abordagem multi-disciplinar foi desenvolver métodos, num ambiente controlado, que possam ajudar a melhorar o bem-estar dos golfinhos em cativeiro e criar ferramentas que possam ser aplicadas em estudos no meio natural. Espera-se que os esforços deste projecto venha a contribuir para o avanço do conhecimento sobre estes animais. ABSTRACT: Over the years, automated and semi-automated methods have been developed to overcome the limitations and subjectivity of manual behavioral analyses. Accelerometry, for instance, has shown an enormous potential in providing information about animal behavior. In this project, two male common bottlenose dolphins (Tursiops truncatus) kept at a zoological facility, were used to study behavior, using accelerometry, video-tracking and acoustical techniques. An algorithm was developed that, using acceleration data, correctly classified 86 behaviors, grouped into 8 categories. The most common behavior observed was Dorsal Swim, and the entropy analysis indicated that the dolphins’ behavior contains a high order structure that may allow the prediction of which behavior will follow a specific action. A semi-automatic tracking system, D- Track, was also developed. It is able to quantify, non-invasively, the 3D trajectories of dolphins in the water, through a three-dimensional reconstruction of the pool using standard cameras. The data showed that both animals spent around 85% of the time at the surface of the Deep Area of the pool (5 meters deep) and showed a stable average speed, with slow speeds predominant (maximum 1.7 ms-1). This system is a novel tool that offers possibilities for laboratories and marine parks to monitor the preferences and routines of their animals. The underwater acoustical emissions of bottlenose dolphins are divided in pulsed (echolocation clicks and burst- pulses) and non-pulsed sounds (whistles, stereotyped or variant patterns), and it is known that various vocal emissions are frequently associated with other behavioral displays. For a primary analysis, the whistle emissions of six captive dolphins, in two separate time sets and three different contexts, were analyzed. Only one whistle contour category was found in both time sets and considered a signature whistle. This contour was associated with the same animal in both time sets. Whistle emission rates were 7.8 times higher in isolation as compared with social context. The data collected from 2012 to 2014 was also analyzed using two commercial software to extract (BELUGA) and automatically categorize (ARTwarp) the whistles; however, the results showed that ARTwarp does not work with this data set, since most of the whistles are just abbreviations of longer version emissions, and human-based visual classification proved to be a better classification method. The use of all these techniques combined has great potential in providing information on the movements, routines and associated individual vocalizations of the focal animals. The DTrack was used in an attempt to identify the “most-likely” emitter of the sounds while the accelerometer data was explored in an effort, so far unsuccessful, to find a relationship between behavioral patterns and specific vocal emissions. The overall purposes of this multi-approach research were to use the conditions of a controlled environment to develop methods that may help to improve the welfare of captive dolphins, and to create tools that are applicable to the investigations of these animals in the wild. It is hoped that some novel contributions and advances may come out of various developments and examples here presented.