Um predador e duas presas : coexistência de pumas, guanacos e ovelhas na Patagônia

• Ano de defesa: 2023
• Autor(a) principal: De Borba, Jhordan Silveira
• Orientador(a): Goncalves, Sebastian
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Palavras-chave em Português: Ecologia matematica; Modelo baseado em agentes; Aprendizado de máquina
• Palavras-chave em Inglês: Mathematical ecology; Agent-based model; Two-prey-one-predator system; Machine learning
• Link de acesso: http://hdl.handle.net/10183/264295

O ecossistema considerado neste estudo é resultado de uma longa sequência de eventos históricos e ecológicos. A fauna nativa da Patagônia é composta por sobreviventes de cinco grandes processos de extinção, dentre os quais destacam-se o puma e o guanaco, os maiores mamíferos nativos. Soma-se a estes a ovelha, introduzida por imigrantes europeus. Este conjunto de animais formam uma rede trófica simples com um predador e duas presas competindo na estepe da Patagônia. Para os fazendeiros, os guanacos e os pumas são costumeiramente identificados como inimigos de seus interesses econômicos, sendo assim alvos de constante remoção através da caça. Nas últimas décadas houve um aumento significativo no desenvolvimento de novos modelos baseados em equações na biologia e em particular na ecologia. Mais do que poder de predição, os cientistas estão interessados na capacidade de sistematizar hipóteses e elucidar o comportamento destes sistemas complexos biológicos. Porém, devido à natureza não-linear e o elevado número de parâmetros que compõem cada modelo, explorar o espaço de parâmetros de forma exaustiva tem-se demonstrado um grande desafio. Outra forma modelar estes fenômenos é através de simulações computacionais. Nestes trabalhos é de prática comum implementar modelos baseados em autômatos celulares. As simulações desta natureza constituem em uma interessante ferramenta no qual podemos testar de maneira quantitativa alguns conceitos qualitativos da ecologia. Com o objetivo de superar alguns desafios e problemas na área de ecologia matemática, e melhorar a compreensão do ecossistema da Patagônia Argentina, este trabalho junto de um modelo baseado em equações propôs novas formas de explorar este modelo utilizando redes neurais e uma generalização de gráficos ternários. Tomando vantagem da simplicidade do perceptron, foi possível atribuir uma interpretação direta para o peso de cada neurônio treinado: a influência de cada um dos parâmetros para a sobrevivência ou extinção de cada uma das espécies. Já através da generalização do gráfico ternário foi possível visualizar de maneira rápida e conveniente como o sistema responde a diferentes variações de todos os 5 parâmetros que o constituem em uma única representação gráfica. Por fim, foi realizada uma modelagem baseada em agentes inspirada nos autômatos celulares onde as regras de interação implementadas foram obtidas através de uma interpretação probabilística do modelo baseado em equações. A correspondência quantitativa dos resultados reforça a interpretação dada ao modelo proposto inicialmente e também valida o modelo baseado em agentes, abrindo novas caminhos para avançar o trabalho futuro devido ao enorme teto que este tipo de modelagem apresenta. Desta forma, espera-se que o presente trabalho possa contribuir para o desenvolvimento da área.