Modelação Preditiva da Vegetação Natural Potencial no Médio Tejo - Pombo, Gonçalo Oliveira Henriques Rodrigues (2024)
Este trabalho teve como principal objetivo desenvolver e testar uma metodologia preditiva espacial para identificar a vegetação potencial da região do Médio Tejo e representá-la num Sistema de Informação Geográfica (SIG). Com base na identificação prévia das principais séries e geosséries de vegetação da área de estudo, foi possível criar modelos preditivos robustos, que integram observações de campo e variáveis ambientais como o pH do solo, textura do solo, altitude e índice ombrotérmico anual. A metodologia adotada utilizou o algoritmo de máxima entropia (MaxEnt), escolhido pela sua capacidade de lidar com variáveis contínuas e categóricas, bem como pela sua alta performance preditiva. Os resultados obtidos, validados por meio de uma validação cruzada (k-fold) com elevados valores de área abaixo da curva ROC, confirmaram a precisão dos modelos na estimativa da distribuição das séries de vegetação, como o azinhal, cercal, sobral e a geossérie ripícola. Além de identificar a distribuição potencial da vegetação, o estudo também forneceu informações importantes sobre os fatores ambientais que influenciam essa distribuição, contribuindo para projetos de conservação e recuperação ecológica. A metodologia desenvolvida oferece uma ferramenta eficaz para a gestão sustentável da biodiversidade e pode ser replicada noutros contextos biogeográficos.