Efeitos da variação do tamanho amostral e da quantidade de pontos de pseudo ausência e background em Modelos de Nicho Ecológico - Brito, Gustavo Reis de (2023)
A biodiversidade se altera espaço e temporalmente através de fatores naturais. No entanto, ações antrópicas são consideradas como o principal fator influenciador de transformações na biota do planeta. Estudar e acompanhar as mudanças na biodiversidade se tornou essencial à ciência da Conservação, sendo potencializado pela integração de campos da biologia com ferramentas tecnológicas, levando a criação de grandes bancos de dados globais e o desenvolvimento de ferramentas como os Modelos de Distribuição de Espécies e os Modelos de Nicho Ecológico. No presente trabalho foi aplicado a Modelagem de Nicho Ecológico a três espécies de aves brasileiras, através dos algoritmos Bioclim, Generalized Additive Models (GAM, em inglês), Generalized Linear Models (GLM, em inglês), Maxent e Random Forests, de modo a testar a influência da variação do tamanho amostral e da quantidade de pseudo ausência e pontos de background na projeção e validação estatística dos modelos. Também foi avaliado como o modo de geração dos pontos de pseudo ausência e background influenciam a qualidade e significância biológica das projeções. Os resultados obtidos demonstram como a diminuição do tamanho amostral influencia diretamente a projeção final ao sub ou superestimar a espécie modelada, bem como torna dúbia a significância biológica dos modelos. A sub ou superestimação da adequabilidade ambiental nos modelos ocorre independente da espécie modelada, sendo o tamanho amostral, a quantidade de pontos de pseudo ausência e background, e o tipo de algoritmo utilizado fatores críticos à construção dos modelos de adequabilidade. Deste modo, o presente trabalho evidencia a necessidade do pesquisador em definir corretamente o objetivo da pesquisa ao fazer uso das técnicas de Modelagem de Nicho Ecológico, bem como em selecionar, adequadamente a sua realidade de estudo, o tipo de algoritmo e a quantidade de pontos de ocorrência, pseudo ausência ou, ainda, de background para que as projeções tenham validação estatística e biológica.