Modelagem de distribuição de espécies com dados de manejo de precisão em florestas tropicais no leste do Acre - Figueiredo, Symone Maria de Melo (2015)
Os estudos realizados, estruturados em três capítulos, visam desenvolver técnicas aplicáveis ao aprimoramento da gestão e manejo dos recursos florestais usando dados de inventários realizados com técnicas de precisão de áreas manejadas no leste do Estado do Acre por meio da aplicação de modelos preditivos de distribuição espacial de espécies de interesse madeireiro. Para estimar a distribuição das espécies foi utilizado o método de máxima entropia (Maxent), usando as variáveis ambientais: altitude, declividade, exposição, índice de vegetação por diferença normalizada (NDVI) e distância vertical à drenagem mais próxima (HAND). Também foi testada a inclusão de variáveis biológicas, representadas pela densidade de indivíduos das espécies florestais, como preditoras nos modelos. No primeiro capítulo, o objetivo foi avaliar se a utilização de inventários florestais pode melhorar a estimativa de probabilidade de ocorrência, identificar os limites da distribuição potencial e preferência de habitat de um grupo de espécies madeireiras. Os resultados mostraram que em comparação com uma distribuição aleatória, o método Maxent alcançou uma acurácia de 86%, em média, na distribuição geográfica predita das espécies estudadas. A altitude e o NDVI foram as variáveis mais importantes. Ceiba pentandra (samaúma), Castilla ulei (caucho) e Hura crepitans (assacu) têm maior probabilidade de ocorrência em áreas próximas aos cursos de água. Clarisia racemosa (guariúba), Amburana acreana (cerejeira), Aspidosperma macrocarpon (pereiro), Apuleia leiocarpa (cumaru-cetim), Aspidosperma parvifolium (amarelão) e Astronium lecointei (aroeira) podem ocorrer também em floresta de terra firme e solos bem drenados. No segundo capítulo o intuito foi avaliar o efeito da escala espacial dos inventários florestais como fonte de dados de ocorrências aplicados à interpolação dos modelos de distribuição potencial de espécies. Na modelagem, os dados de ocorrência foram divididos em quatro regiões geográficas e testados vários esquemas de amostragem. A utilização de dados de ocorrência de apenas uma região geográfica com características ambientais singulares aumentou tanto o sobreajustamento dos modelos aos dados de entrada, como os erros de omissão. O esquema de amostragem em diagonal e o uso de valores mais baixos de limiar influenciaram na melhoria do desempenho dos modelos. Os inventários florestais podem ser utilizados para predizer regiões com alta probabilidade de ocorrência de espécies, desde que estejam localizados em planos de manejo florestal que representem a amplitude ambiental da área de projeção dos modelos. No terceiro e último capítulo, os dados de ocorrência de espécies florestais madeireiras foram agrupados por classes com intervalo de 20 cm de diâmetro à altura do peito (DAP). O objetivo foi analisar se há relação entre as classes de tamanho de diâmetro e a distribuição no espaço, incluindo como preditoras, variáveis ambientais e biológicas. Foram selecionadas seis variáveis preditoras, por espécie, pelo método de todas as regressões possíveis. Os modelos tiveram em média bom desempenho (AUC = 0,7; taxa de omissão = 8,8%), porém foram influenciados significativamente pelo tamanho da amostra devido à limitação do tamanho da área de estudo restrita aos planos de manejo. Altitude e NDVI foram as preditoras ambientais mais importantes e a densidade de A. acreana e C. racemosa se destacou entre as variáveis biológicas, pelo teste Jacknife. A contribuição de variáveis biológicas nos modelos mostra a necessidade de ampliar os estudos sobre a interação entre as espécies. As árvores de A. lecointei, C. racemosa e C. pentandra com DAP ≥ 100 cm têm maior probabilidade de ocorrer em ambientes com as altitudes mais elevadas do terreno, porém não foi verificada uma relação significativa entre o tamanho da área de distribuição potencial com a classe diamétrica. As abordagens de modelagem utilizadas neste estudo têm potencial de aplicação para outras espécies tropicais ainda pouco estudadas, e os resultados obtidos podem contribuir para melhorar o manejo das espécies que são exploradas comercialmente.