Modelação predictiva da vegetação natural potencial do concelho de Loures

• Autor(a) principal: Gutierres,Francisco
• Data de Publicação: 2015
• Outros Autores: Gabriel,Leandro, Emídio,António, Mendes,Paula, Neto,Carlos, Reis,Eusébio
• Tipo de documento: Artigo
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)
• Texto Completo: http://scielo.pt/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0430-50272015000100002
• topic: Vegetação natural Potencial; séries de vegetação; modelação espa­cial e ordenamento do território; Loures; Portugal

O conceito de Vegetação natural Potencial (VNP) e a sua representação cartográfica assume uma importância primordial para a maioria dos países europeus nas questões relacionadas com o restauro de habitats. Dada a relação existente entre as séries de vegetação de um território e os factores ambientais, este artigo visa o desenvolvimento de modelação predictiva da VNP para o concelho de Loures (AML). Atendendo à possibilidade de integração de um vasto conhecimento empírico, utilizou-se uma abordagem de modela­ção precedida de classificação de séries de vegetação (classification-then-modelling). Para averiguar a relação entre 6 séries de vegetação e um conjunto de 8 variáveis ambientais recorreu-se a Modelos de Distribuição de espécies (SDM) aplicados ao nível da comuni­dade, suportados em sistemas de informação geográfica (SIG) e em modelos de regressão, machine learning e rule-based. Os resultados obtidos permitiram aferir o modo como os gradientes ecológicos determinam a ocorrência das séries de vegetação. a cartografia pre­dictiva da VNP resultante do modelo da Máxima entropia, foi ainda validada com a cartogra­fia oficial da VNP do concelho de Loures (precisão global de 88%). Dado que a gestão e conservação da biodiversidade é frequentemente desenvolvida a escalas de grande detalhe, o SDM possibilita a integração de observações directas de comunidades vegetais, e uma interpretação da distribuição local da VNP ao longo de gradientes ambientais