Avaliação da performance preditiva de modelos de distribuição de espécies com dadosambientais à diferentes Escalas: o exemplo da espécie Anopheles atroparvus em Portugal continental - Santos, José Maurício (2021)
Os modelos da distribuição de espécies (MDE) representam um procedimento comum para determinar a potencial amplitude geográfica da distribuição das espécies. Os resultados destes modelos podem ser aplicados em inúmeros problemas, com por exemplo na predição espacial de espécies invasoras, na avaliação do impacto das alterações climáticas na distribuição de espécies; e na modelação da distribuição de espécies que comportam risco para a saúde humana. Não obstante, aos progressos registados nesta temática de investigação, muitos dos estudos em MDE incindem na comparação entre diferentes métodos de calibração dos modelos e na avaliação do seu desempenho, existindo poucos trabalhos focados nos efeitos que a escala/resolução das variáveis ambientais (variáveis explicativas) poderá exercer no desempenho destes modelos. Deste modo, apresentamos neste trabalho uma avaliação das diferenças do desempenho preditivo de MDE concebidos através dados de variáveis ambientais a diferentes escalas. Para o efeito, utilizamos dados de observações da espécie Anophelos atroparvus (mosquito vetor da malária) em Portugal continental e um conjunto de variáveis explicativas representativas de condições ambientais adequadas à sua presença – variáveis climáticas: temperatura mínima do trimestre mais frio, temperatura máxima do trimestre mais quente, precipitação anual; e variáveis relativas a ocupação do solo: áreas agrícolas e áreas húmidas. Foram testados 4 modelos: i) modelo com ambos os conjuntos de variáveis com uma resolução de 1km; ii) modelo com ambos os conjuntos de variáveis na resolução de 100m; iii) modelo com variáveis climáticas na resolução de 100m e variáveis de ocupação do solo com 1km; e iv) modelo com variáveis climáticas na resolução de 1km e variáveis de ocupação do solo com 100m. Os resultados alcançados sugerem uma maior sensibilidade da performance preditiva dos modelos face a variação da resolução das variáveis explicativas referentes a ocupação do solo, enquanto a variação da resolução das variáveis climáticas apresenta pouca influencia no desempenho preditivo destes modelos.