MODELAGEM DE NICHO ECOLÓGICO E DISTRIBUIÇÃO DAS ESPÉCIES

Macroecologia / Ecologia de paisagem

Distribuição das espécies

Muitas espécies com dados pontuais

Espécies com conhecimento de auto-ecologia

Espécies com conhecimento filogenético

O que é modelagem de nicho e distribuição ?

É um método que relaciona dados de ocorrência com informações ambientais para predizer a distribuição das espécies

Objetivo

Obter um mapa de adequabilidade ambiental a partir de um modelo que descreve o nicho das espécies

Porque usar essa abordagens?

Testar diferentes premissas

Replicação por outros pesquisadores

Projeções para diferentes espaços / condições / tempo

incorporar novas informações e aprimorar o modelo

Avaliar a importância das variáveis, as principais incertezas, as regiões + robustas e limites

Pra que usar?

Predizer

Explicar

Orientar cocais de coletas

Descobrir novos questionamento

FUNDAMENTAÇÃO TEÓRICA E CONCEITUAL

Disciplinar discussões científicas

Nicho determina a distribuição das ssp.

Espaço ecológico Vs espaço geográfico

Nicho Grinelliano (condição) e Nicho Eltoniano (recurso)

Diagrama de BAM (biótico, abiótico e movimento)

Distribuição gráfica dos fatores determinantes da distribuição Sem título

FUNDAMENTAÇÃO METODOLÓGICA

Base técnica

Variáveis ambientais

Algoritmo de distribuição

Ocorrência das espécies

Pontos de ocorrência pessoal

Grupo de pesquisa

Dados existentes na literatura ou tese

Base de dados on-line

Visita presencial a coleções

Gazetters

Condições

Temperatura

Precipitação

Topografia

Ph

Salinidade

Recurso

Disponibilidade de recurso alimentar

presença de competidor, predador e parasita

Interpolação

Extrapolação

Categorização

Onde encontramos dados ambientais

Woldclim

Marspec - variações oceânicas

IPCC - Mudanças climáticas

USGS - cobertura de solo, índice de vegetação

Método de envelope e distância

Envelope climático Bioclim

Distância de Mahlanobis

Distância de Gower

ENFA

Método estatístico

Regressão linear

GLM

GAM

MARs

Método de inteligência artificial

MAXENT

GARP

Redes neutras artificiais

Ronndon Forest

Classificação

Método estatístico

Método de inteligência artificial

Método de envelope e distância

Transparência - alta

Precisão - baixa

Complexidade - baixa

Realismo - alta

Complexidade - alta

Transparência - intermediário

Precisão - alta

Transparência - baixa

Complexidade - intermediário

Realismo - intermediário

Precisão - alta

Realismo - intermediário

Tolerância ambiental para múltiplos preditores

Presença

Previsões paramétricas

Múltipla categoria de função resposta

Baseado na entropia máxiama

Distribuição uniforme das ssp.

Cada variável é importante

As predições são continuas

ETAPA DE MODELAGEM DE DISTRIBUIÇÃO DAS ESPÉCIES

Abastecer dados

2. Capas de variáveis ambientais

Algorítmo da distribuição

1. Pontos de ocorrência ou densidade

Gerar uma projeção da distribuição das espécies

Avaliação do desempelho

Balanço entre acertos e erros de predição

Erro tipo 1 - Falso positivo

Erro tipo 2 - Falso negativo

Estatística de desempelho

Omisão

Sensibilidade

Kappa ( índice mais completo)

Especificidade

Acurárcia

TSS - especificidade + sensibilidade -1

AUC - balanço entre 1 -sensibilidade e 1- especificidade

Define se o modelo pode ser usado ou não

Definição de limiar de ocorrência

Adequabilidade ambiental que estabelece a mudança discreta da distribuição de uma ssp, ou seja passsa do estado ausente para presente

Etapas da ánalises

Limiar de ocorrência

Métodos

Árbitrario

menor probabilidade de presença observada

Probabilidade quando especificada = 0,5

Valor de Kappa maximizado

Previsão conjunta

?

Síntese de várias previsões condensadas em um único resultado, ou seja, por seleção da melhor predição ou por meio de estatística de tendência central

Previsão conjunta do modelo algarítmo

  1. Classes do modelo
  1. Parámetros do modelo
  1. Condição inicial

Mádia ponderada de 1 2 e 3

Projeções

Condiçoes de limites

Vantagens de usar modelos de previsões

reduz a probabilidade de falso - positivo

click to edit

Reduz o ruido causado por predição de má qualidade

Desvantagens

Resultados rígidos que podem desviar da realidade

Aplicação do modelo de nicho e distribuição das ssp.

Descobrir novas populações

Solucionar e delinear reservas

Avaliar o risco de invasão biológica no quesito de transmissão de doenças

Impactos do clima sobre as ssp

passado

Futuro

Evolução do nicho

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