Aplicação da modelagem preditiva de distribuição de espécies como ferramenta de estudo da biodiversidade

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2018
Autor(a) principal: Brito, Gustavo Reis de
Orientador(a): Não Informado pela instituição
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Universidade Estadual Paulista (Unesp)
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
Link de acesso: http://hdl.handle.net/11449/153218
Resumo: A Biologia da Conservação é uma ciência multidisciplinar surgia em meados dos anos 80 através da necessidade da junção de diferentes áreas do conhecimento frente às mudanças ambientais que afetam a biota como um todo. De maneira concomitante, o avanço das tecnologias permitiu a integração de áreas como a Ecologia com a computação, permitindo estudos que fossem capazes de gerar predições não só atuais, mas futuras em relação às espécies e o ambiente em que estas estão inseridas. Conhecido como modelagem preditiva de distribuição de espécies, modelagem de nicho ecológico ou simplesmente modelagem preditiva, o processo de modelamento da relação entre espécies e ambiente se baseia em diferentes tipos de algoritmos computacionais visando atender não só a demanda por um conhecimento ecológico, mas atender principalmente estudos de conservação. O presente trabalho, demonstrou que a modelagem preditiva de distribuição de espécies é uma importante ferramenta aliada à Ecologia e à Biologia da Conservação e que, embora seja uma área em ascensão, ainda necessita de estudos quanto aos processos utilizados na produção dos modelos. Neste trabalho foi avaliada a interferência do tamanho da amostra no resultado final do modelo através da utilização de diferentes tamanhos amostrais para seis espécies de aves brasileiras, produzindo resultados que demonstram que o tamanho amostral é um dos principais pontos críticos para o processo de modelagem, requerendo atenção por parte do pesquisador para evitar modelos de baixa qualidade, ou ainda, que contenham informações que sub ou superestimam a real distribuição das espécies.