Predicting occurrence of iberian wolf: the role of sample size and spatial scale

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Seara, Mariana Gomes Costa
Data de Publicação: 2013
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: eng
Título da fonte: Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)
Texto Completo: http://hdl.handle.net/10451/10018
Resumo: Trabalho de projecto de mestrado em Sistemas de Informação Geográfica, Tecnologias e Aplicações, apresentada à Universidade de Lisboa, através da Faculdade de Ciências, 2013
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spelling Predicting occurrence of iberian wolf: the role of sample size and spatial scaleCanis lupusLobo ibéricoResolução espacialSistemas de informação geográficaModelo da máxima entropiaRegressão logísticaTrabalhos de projecto de mestrado - 2013Trabalho de projecto de mestrado em Sistemas de Informação Geográfica, Tecnologias e Aplicações, apresentada à Universidade de Lisboa, através da Faculdade de Ciências, 2013O Lobo Ibérico (Canis lupus signatus) está classificado no Livro Vermelho dos Vertebrados de Portugal como uma espécie Em Perigo. São necessárias medidas de conservação do habitat do Lobo para evitar o progressivo decréscimo da população lupina. Os estudos que sirvam de base para a construção destas medidas devem, contudo, integrar considerações espaciais, sob pena de não terem um impacto positivo real na conservação da espécie. O objectivo principal deste estudo é avaliar a capacidade de transferir variáveis entre três escalas espaciais diferentes. Mais especificamente, avaliar as variáveis que influenciam a presença de Lobo Ibérico às escalas de 100x100m, 2x2km e 10x10km e identificar qual destas melhor explica a presença da espécie. Utilizaram-se dados de distribuição de Lobo Ibérico de Portugal e Espanha, e variáveis ambientais para modelar a potencial ocorrência de lobo às três escalas: à quadrícula de 100x100m (dados da região a Norte do rio Douro); de 2x2km (dados de Portugal continental); e 10x10km (dados de toda a Península Ibérica). As variáveis ambientais utilizadas na avaliação da sua correlação com a presença de lobo foram divididas nas categorias de paisagem (altitude e uso do solo), disponibilidade de presas domésticas (gado bovino, ovino e caprino) e perturbação humana (densidade de estradas e densidade populacional humana). Outras variáveis ambientais foram inicialmente testadas, mas descartadas por evidenciarem autocorrelação e/ou fraca correlação com a presença da espécie, como a rugosidade e o declive. Foram utilizados dois métodos diferentes para modelar a potencial ocorrência de lobo: Maxent (Modelo da Máxima Entropia), à resolução espacial mais fina, de 100x100m; e um Modelo Linear Generalizado, a Regressão Logística, utilizado nos modelos de 2x2km e 10x10km. O primeiro modelo utiliza apenas dados de presença, evitando o problema das pseudo-ausências, ou seja, ausências não confirmadas de facto, no campo; enquanto para a regressão logística são necessárias presenças e ausências confirmadas. Os resultados deste estudo sugerem que deve haver um compromisso entre a escala e a resolução espacial uma vez que, apesar de todos os modelos terem tido valores de AUC elevados, aquele que extrapolou com maior classificação correcta foi o modelo de Portugal à quadrícula de 2x2km. Conclui-se também que a amostra utilizada para a modelação de uma espécie generalista como o Lobo Ibérico deverá ter uma boa representatividade de áreas, ou seja, estar completa com dados espacialmente dispersos. Relativamente às variáveis ambientais, as que tiveram maior contributo nos modelos foram as de paisagem, em particular, a altitude média, o que é suportado por outros estudos realizados. Este estudo demonstra as grandes potencialidades dos Sistemas de Informação Geográfica na criação de modelos biogeográficos em áreas extensas e na comparação da importância dos parâmetros espaciais utilizados em cada modelo.The Iberian Wolf (Canis lupus signatus) is classified in the Portuguese Red Book of Vertebrates as an Endangered Species (EN). Conservation measures for wolf habitat are necessary to prevent further declining of the number of species individuals. The studies that support these measures should, however, integrate spatial considerations, under the penalty of not having an actual positive impact on the species conservation. The main goal of this study is to evaluate the transferability of variables that influence the actual Iberian wolf distribution across three spatial scales (100x100m, 2x2km and 10x10km grids), and to identify the spatial scale that explains better the species presence. We used data from wolf distribution in Portugal and Spain and from environmental variables to model its potential occurrence at different spatial scales: a 10x10km grid, for the Iberian Peninsula (data collected from both Portugal and Spain); a 2x2km grid and a 100x100m grid for Portugal only. Environmental variables used to assess correlation with wolf presence were divided into landscape (altitude and land use), domestic prey availability (cattle, sheep and goat density), and human disturbance (road density and human population density). Two distinct methods were used to model potential wolf occurrence: Maxent (Maximum Entropy Model), at the finest resolution, and a Generalized Linear Model, Logistic Regression. Our results suggest that there should be a compromise between scale and spatial resolution, since, even though all models had high AUC values, the one that was able to extrapolate with the highest correct classification was the model of Portugal at the 2x2km grid. Regarding the environmental variables, landscape variables had the highest contribution to the models, especially mean altitude, which is supported by previous studies of several authors. This study demonstrates the high potentialities of Geographic Information Systems for creating biogeographic models for large areas and comparing the importance of spatial parameters used in each model.Catita, Cristina Maria Sousa, 1971-Fonseca, Francisco Petrucci, 1953-Repositório da Universidade de LisboaSeara, Mariana Gomes Costa2014-01-13T13:10:57Z20132013-01-01T00:00:00Zinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfhttp://hdl.handle.net/10451/10018TID:201323800enginfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)instname:Agência para a Sociedade do Conhecimento (UMIC) - FCT - Sociedade da Informaçãoinstacron:RCAAP2023-11-08T15:54:57Zoai:repositorio.ul.pt:10451/10018Portal AgregadorONGhttps://www.rcaap.pt/oai/openaireopendoar:71602024-03-19T21:34:04.611912Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos) - Agência para a Sociedade do Conhecimento (UMIC) - FCT - Sociedade da Informaçãofalse
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