MODELAGEM DO NICHO ECOLÓGICOS DE ESPÉCIES ARBÓREAS EM UMA ÁREA TROPICAL BRASILEIRA
AUTOR(ES)
Carvalho, Mônica Canaan, Gomide, Lucas Rezende, Santos, Rubens Manoel dos, Scolforo, José Roberto Soares, Carvalho, Luís Marcelo Tavares de, Mello, José Márcio de
FONTE
CERNE
DATA DE PUBLICAÇÃO
2017-06
RESUMO
RESUMO A modelagem de nicho ecológico de uma espécie é útil para a compreensão da relação espécie-ambiente, para a previsão do comportamento frente às alterações climáticas e para a indicação correta em reflorestamentos e estabelecimento de plantações. O objetivo foi modelar a distribuição de quatro espécies arbóreas amplamente utilizadas em projetos de reflorestamento no estado de Minas Gerais (Casearia sylvestris, Copaifera langsdorffii, Croton floribundus e Tapirira guianensis). Como complemento, o objetivo foi analisar a relação entre as características ambientais e a ocorrência de espécies e testar o desempenho das técnicas random forest e redes neurais artificiais como métodos de modelagem. Estes métodos foram avaliados pelas métricas de acurácia global, sensibilidade, especificidade, kappa, true skill statistic e área sob a curva. Verificou-se que as espécies Casearia sylvestris, Copaifera langsdorffii e Tapirira guianensis apresentaram ampla área de ocorrência no estado Minas Gerais, cobrindo ampla gama de variáveis ambientais. Já Croton floribundus demonstrou ocorrência restrita do sul do estado, mostrando estreita variação ambiental. Os resultados dos algoritmos demonstraram maior desempenho na modelagem de espécies geograficamente e ambientalmente restritas, bem como espécies com alta prevalência em dados de ocorrência. O algoritmo random forest alcançou melhor desempenho na modelagem da distribuição de todas as espécies, embora os resultados variem para cada métrica e espécie. Os mapas gerados possuem métricas aceitáveis e são apoiadas por informações ecológicas obtidas em outras fontes, constituindo uma ferramenta útil no entendimento de sua ecologia e biogeografia.
ASSUNTO(S)
fitogeografia random forest redes neurais artificiais
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