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http://repositorio.ufra.edu.br/jspui/handle/123456789/1942| Título: | Modelagem da distribuição potencial de Pilocarpus microphyllus stapf ex wardlew |
| Orientador: | SILVA, Marcela Gomes da |
| Autor(es): | PINTO, Afonso Raniery Gomes |
| Palavras-chave: | Pilocarpus microphyllus Modelagem de Distribuição Potencial (MDP) Espécies ameaçadas de extinção Variáveis ambientais Modelagem preditiva Modeling potential distribution Threatened species Conservation Algorithm Environmental variables |
| Data do documento: | 2023-03-31 |
| Editor: | UFRA - Campus Belém |
| Citação: | PINTO, Afonso Raniery Gomes. Modelagem da distribuição potencial de Pilocarpus microphyllus stapf ex wardlew. Orientadora: Dra. Marcela Gomes da Silva. 2017. 45 f. Dissertação (Mestrado em Ciências Florestais) - Universidade Federal Rural da Amazônia, Belém, 2017. Disponível em: http://repositorio.ufra.edu.br/jspui/handle/123456789/1942. Acesso em: . |
| Resumo: | Pilocarpus microphyllus Stapf. ex Wanderw (Rutaceae) encontra-se ameaçada de extinção pela perda de área de ocupação e qualidade do hábitat, em consequência do desmatamento para atividades agropecuárias, assentamentos e pelos níveis de uso e importância econômica, estimando-se que a redução populacional ocorrida nos últimos 10 anos tenha sido maior que 50%. A Modelagem da Distribuição Potencial (MDP) é uma ferramenta importante para predizer a distribuição de espécies ameaçadas de extinção. O objetivo deste trabalho foi predizer a ocorrência de P. microphyllus por meio de técnicas de modelagem preditiva utilizando variáveis ambientais, em escala de abrangência regional, para mapeamento da distribuição geográfica da espécie. O estudo foi conduzido nos estados do Pará, Maranhão e Piauí, onde foram utilizados um total de 32 pontos georreferenciados, sendo coletados 12 em campo e 20 pontos obtidos da literatura. Dos 32 pontos, 22 foram utilizados para modelagem e 10 foram utilizados para validação dos modelos. As variáveis ambientais utilizadas para modelagem ambiental foram a temperatura média do mês mais frio (°C ) (BIO 06), a faixa de temperatura anual (mm) (BIO 07), a precipitação anual (mm) (BIO 12), precipitação da estação seca (mm) (BIO 17), precipitação da estação fria (mm) (BIO 18), precipitação da estação quente (mm) (BIO 19), altitude (m) (ALT) e o leptossolo lítico (SOLO). A modelagem da distribuição potencial de P. microphyllus foi conduzida no pacote estatístico R Core Team (2016), por meio da interface Model-R. A maior correlação ocorreu entre a variável BIO 06 e ALT, de valor negativo (0,96) para o coeficiente de Pearson. O processo de modelagem ocorreu utilizando os algoritmos BioClim, GLM e Maxent, ao qual foram configurados para gerar os modelos do tipo Kfold. Os modelos GLM e Maxent obtiveram os melhores valores de validação estatística para AUC (0,84 e 0,88) e TSS (0,76 e 0,79), e foram selecionados para geração do modelo consenso. O consenso foi validado com 80% de acerto com os dados de campo e utilizado para associação com Unidades de conservação e áreas desmatadas para seleção de áreas para conservação. Foram selecionadas 12 áreas, com um total de 236.283,23 hectares de vegetação. A hipótese testada nesta pesquisa não foi rejeitada, pois com a modelagem potencial pôde-se identificar áreas não conhecidas com boa adequabilidade à presença de P. microphyllus, que podem servir para ações conservacionistas e a gestão sustentável deste recurso ameaçado de extinção, minimizando e redistribuindo as atividades extrativistas sobre as populações atualmente conhecidas. |
| Abstract: | Pilocarpus microphyllus Stapf. Ex Wanderw (Rutaceae) is threatened with extinction due to loss of habitat and habitat quality, as result of deforestation for agricultural activities, settlements, and levels of use and economic importance, estimating that the population reduction occurred in the last 10 years was greater than 50%. Potential Distribution Modeling (MDP) is an important tool to predict the distribution of endangered species. The objective of this work was to predict the occurrence of P. microphyllus by means of predictive modeling techniques using regional variables, for mapping of the geographic distribution of the species. The study was conducted in the states of Pará, Maranhão and Piauí, where a total 32 georeferenced points used, being collected 12 in the field and 20 points obtained from the literature. Of the 32 points, 22 were used for modeling and 10 were used for model validation. The environmental variables used for environmental modeling were the mean temperature of the coldest month (° C) (BIO 06), annual temperature range (mm) (BIO 07), annual precipitation (mm) (BIO 12), rainfall (BIO 17), cold season precipitation (mm) (BIO 18), hot season precipitation (mm) (BIO 19), altitude (m) (ALT) and lytic leptosol (SOIL). The modeling of the potential distribution of P. microphyllus was conducted in the R Core Team (2016) statistical package, through the Model-R interface. The highest correlation occurred between the BIO 06 and ALT variables, of negative value (0.96) for the Pearson coefficient. The modeling process was performed using the BioClim, GLM and Maxent algorithms, which were configured to generate Kfold type models. The GLM and Maxent models obtained the best statistical validation values for AUC (0.84 and 0.88) and TSS (0.76 and 0.79), and were selected for generation of the consensus model. The consensus was validated with 80% accuracy with field data and used for association with Conservation Units and deforested areas for selection of areas for conservation. Were selected twelve areas, with a total of 236,283.23 hectares of vegetation. The hypothesis tested in this research was not rejected, because with the potential modeling it was possible to identify areas not known with good suitability for the presence of P. microphyllus, which can serve for conservation actions and the sustainable management of this threatened resource, minimizing and redistributing the extractive activities on the populations currently known. |
| URI: | http://repositorio.ufra.edu.br/jspui/handle/123456789/1942 |
| Aparece nas coleções: | Dissertações - Ciências Florestais |
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