Effects of sample placement errors on accuracy of species distribution models / Sensibilidade de modelos de distribuição de espécies a erros de posicionamento de dados de coleta

AUTOR(ES)

Fábio Iwashita

DATA DE PUBLICAÇÃO

2007

RESUMO

Os chamados modelos de distribuição de espécies utilizam dados de ocorrência de campo e variáveis ambientais para indicar locais adequados para a ocorrência de uma espécie. Apesar dos inúmeros trabalhos que avaliam os mais diversos aspectos dos modelos de distribuição de espécies, os erros posicionamento ainda não foram avaliados. Este trabalho avaliou a sensibilidade dos modelos de distribuição de espécies a erros de posicionamento de dados de coleta. Para que a avaliação dos modelos possa ser efetuada sobre um desenho experimental onde existe um número menor de fatores que podem influenciar o resultado, é preciso ter controle sobre a amostragem. No caso da avaliação da influência dos erros de posicionamento, também é necessário ter um controle dos diferentes tipos de erros de posicionamento. Para cumprir estes propósitos, os erros de posicionamento foram avaliados através de dados artificiais. Foram simulados o nicho fundamental e os pontos de ocorrência de uma espécie vegetal hipotética. Dois métodos de introdução de erros foram desenvolvidos e utilizados, a projeção das coordenadas das amostras para centróides de células e erros com distribuição normal com parâmetros em coordenadas polares. Os erros de posicionamento foram avaliados para os modelos BIOCLIM, GARP Best Subsets e MAXENT. Todos os modelos analisados apresentaram sensibilidade aos erros de posicionamento. O BIOCLIM apresentou a maior queda de desempenho. O GARP Best Subsets tem baixa sensibilidade a erros de posicionamento, mas prevê uma extensa área de ocorrência. O modelo máxima entropia apresentou a menor sensibilidade a erros. Estes resultados demonstram que a influência dos erros de posicionamento tem que ser considerada no processo de modelagem. São necessários cuidados específicos, como a escolha do método, suas premissas e o conhecimento sobre a precisão dos pontos de ocorrência.

ASSUNTO(S)

sensoriamento remoto maxent erros de posicionamento species distribution modeling garp potential niche simulation modelos de distribuição de espécies garp maxent simulação de nicho potencial placement errors analysis remote sensing

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