Modelagem da Distribuição Potencial de Mangifera indica L. sob Cenários Climáticos Futuros no Bioma Caatinga

AUTOR(ES)
FONTE

Rev. bras. meteorol.

DATA DE PUBLICAÇÃO

21/10/2019

RESUMO

Resumo Mangifera indica L. (mangueira) é uma planta exótica invasora na região Nordeste do Brasil. No estado do Ceará sua presença merece particular atenção na área de Proteção Ambiental (APA) da Serra de Baturité (setor norte do Estado). O sinergismo da bioinvasão com o aquecimento do sistema climático somado ao parco conhecimento sobre a distribuição geográfica local dessa espécie, limita qualquer iniciativa de controle de invasões no futuro. Os objetivos desse estudo foram: 1) modelar a distribuição geográfica potencial de áreas climaticamente adequadas para a M. indica no bioma Caatinga em cenários climáticos futuros e; 2) avaliar a dinâmica espaço-temporal das áreas projetadas, com destaque para a APA da Serra de Baturité. Para a modelagem utilizou-se do algoritmo MaxEnt, das fatias de tempo 1961-1990 (estado considerado como atual do clima), 2041-2060 (2050) e 2061-2080 (2070) e dos cenários RCP 4.5 e 8.5 do CMIP5. Cinco modelos foram gerados dos quais, os modelos para 2070 projetaram contração acima de 50% para as áreas de alto potencial de ocorrência da espécie-alvo.Abstract Mangifera indica L. (mangueira) is an invasive exotic plant in the Northeast region of Brazil. In the state of Ceará, its presence deserves special attention in the Environmental Protection Area (EPA) of the Serra de Baturité (north sector of state). The synergism of bioinvasion with the warming of the climatic system added to the lack of knowledge about the local geographic distribution of this species limits any invasion control initiatives in the future. The objectives of this study were: 1) to model the potential geographical distribution of climatically adequate areas for M. indica in the Caatinga biome in future climatic scenarios; 2) to evaluate the spatiotemporal dynamics of the projected areas, with emphasis on the EPA of Serra de Baturité. For the modeling, we used the MaxEnt algorithm, the time slices 1961-1990 (actual state of climate), 2041-2060 (2050) and 2061-2080 (2070) and the RCP 4.5 and 8.5 scenarios of CMIP5. Five models were generated from which the models for 2070 projected contraction above 50% for areas of high potential occurrence of the target species.

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