Mapeamento preditivo da vegetação: uso de SIG para modelar a distribuição espacial de espécies arbóreas na Amazônia Central - Carneiro, Juliana Stropp (2004)
A distribuição espacial das populações vegetais é abordada na ecologia como uma importante questão devido a sua contribuição ao entendimento de padrões e processos em florestas tropicais. A configuração espacial das populações vegetais é afetada pela interação dos fatores bióticos e abióticos do ambiente. Desta forma, a compreensão dos fatores que estruturam as populações vegetais possibilita a elaboração de modelos de distribuição de espécies. Assim, este trabalho teve como objetivo principal elaborar e validar modelos de capazes de predizer a probabilidade de ocorrência de Aniba roseaodora, Cariniana micrantha, Caryocar villosum, Dinizia excelsa, Dipteryx odorata, Goupia glabra, Manilkara bidentata e Manilkara huberi, Parida multifuga, Parkia pendula, Peltogyne paniculata, Pseudopiptadenia psilostachya em função de variáveis topográficas. A probabilidade de ocorrência dessas 12 espécies arbóreas foi estimada a partir de regressão logística múltipla. Os parâmetros estimados foram incorporados a um SIG e com isso foi obtida a representação espacial das probabilidades de ocorrência estimadas para cada uma das espécies. Os modelos indicaram associação entre a ocorrência dos indivíduos em relação à topografia para 10 espécies. Os modelos estimaram de maneira acurada a ocorrência de 9 espécies. A densidade dos indivíduos variou entre as áreas do modelo e de validação. Para área onde o modelo foi validado houve sobreposição entre a distribuição observada e estimada para as 9 espécies citadas anteriormente. No entanto, houve grande variação entre o acréscimo de acerto de ocorrência para essas espécies. Desta forma, o trabalho aqui apresentado indica que modelos preditivos de distribuição de espécies arbóreas podem predizer com acurácia ocorrência de espécies em determinada área, mas que a extrapolação para outras áreas deve considerar outros fatores, além da topografia.