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Modelagem de Nicho ecológico e distribuição das espécies (Etapas de…

- - - - Técnica sugerida pela UICN
        
        Não houve a ocorrência de felinos na Austrália e polos
        
        Lacuna de conhecimento
        
        Áreas que se esperava a presença de Felinos não havia
        
        Onça Parda
        
        Felis biete
- - - - Testar diferentes premissas
      - Replicável por outro pesquisador
      - Projeções para diferentes condições, espaço ou no tempo
      - Incorporar novas informações e aprimorar o modelo
      - Avaliar a importância de cada variável, as principais incertezas, regiões mais robustas
      - PARA QUE USAR?
        
        Predizer
        
        Explicar
        
        Orientar novos locais de coletas de dados
        
        Descobrir novas questões
        
        Disciplinar discussões científicas
        
        Expor conhecimentos
- - - - Distribuição
      - Condição
      - Função
      - A condição para predizer a distribuição das espécies é realizada de maneira mais ampla
      - Identificação dos nichos para os estudos de distribuição das espécies.
    - - Hábitat
      - Local
      - Recurso
      - Escala mais fina
- - - - Condições
      - Interações
      - Regiões acessíveis
- - - - Avaliação de desempenho
        
        Define se o modelo pode ser usado ou não; Balanço entre acertos e erros de predição
      - Distribuição predita
        
        Prediz locais onde não ocorre espécies
        
        Falso-positivo
      - Predição real
        
        Erro de omissão
        
        Falso negativo
      - Etapas de análise
        
        Limiares de ocorrência
        
        Ponto de inflexão
        
        Local onde passa a ocorrer a espécie
        
        Métodos
        
        Arbitrário ( 50%, 70% etc)
        
        menor probabilidade de presença observada
        
        Probabilidade quando especificada e sensibilidade
        
        Valor de Kapp maximizado
        
        o ponto máximo é o limiar
      - Previsão conjunta
        
        Junta as predições para tentar diminuir os erros
        
        A utilização de uma serie de dados para encontrar um conjunto
        
        Síntese de várias pedições condicionadas em um único resultado, seja por seleção da melhor pedição ou por meio de estatística de tendencia central
        
        Condições iniciais
        
        Árvores de decisão; GARP; MAXENT; Radon forest
        
        GARP
        
        Classes de modelos
        
        Vantagens
        
        Reduz a probabilidade de falso positivo
        
        Reduz o ruido causado por uma predição de má qualidade
        
        Desvantagens
        
        Resultados rígidos que podem desviar da realidade
- - - - Criar a predição
      - Pontos de ocorrência pessoais
      - Pontos reunidos por um grupo de pesquisadores
      - Dados existentes na literatura
      - Bases de dados on-line
      - Visita presencial a coleções (museus)
      - Gazetteers: coordenadas geográficas
  - - - Bioclim
      - Tolerância ambiental para múltiplos preditores; somente presença - predição binária: dentro ou fora do envelope climático
    - - Modelo GLM
        
        Representa paramétrica; Múltiplas categorias;adequabilidade alta, intermediaria e baixa
    - - Maxent
        
        Baseado em máxima entropia; Probabilidade de ocorrência no mapa esperada; Distribuição uniforme das especies