Preditores ambientais, estrutura espacial e distribuição geográfica potencial de macrófitas aquáticas invasoras no Rio São Francisco, Brasil

• Autor(a) principal: Edson Gomes de Moura Júnior
• Data de Publicação: 2016
• Tipo de documento: Tese
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório Institucional da UFMG
• Texto Completo: http://hdl.handle.net/1843/BUBD-ADSN8X
• topic: Maxent; Limnologia; Modelagem; Seleção de modelos; Plantas aquáticas; Botânica

A Modelagem de distribuição geográfica potencial tem sido utilizada como uma importante ferramenta no manejo de espécies invasoras. A modelagem gera mapas que indicam áreas ambientalmente adequadas à ocorrência dessas espécies, sendo esses mapas resultados de procedimentos de otimização (correlações entre os registros de ocorrência da espécie alvo com variáveis ambientais). Estudos que analisam variáveis ambientais explicativas (chamadas de preditores ambientais) de padrões de ocorrência de espécies invasoras também têm contribuído no manejo dessas plantas. Entretanto, para determinadas comunidades biológicas, como por exemplo, macrófitas aquáticas, os estudos sobre essas abordagens apresentam investigações metodológicas que ainda necessitam de avaliação crítica. Nesse sentido, essa tese apresentará dois capítulos com discussões sobre os principias paradigmas metodológicos dos estudos sobre preditores ambientais ou distribuição geográfica potencial de macrófitas aquáticas, focando em espécies invasoras. No primeiro capítulo realizamos uma análise crítica da modelagem de distribuição geográfica potencial de macrófitas aquáticas, baseando-se em um estudo de caso com as invasoras Egeria densa e Eichhornia crassipes no rio São Francisco, Brasil. Nessa pesquisa avaliamos: a diferença entre a modelagem de macrófitas flutuantes e submersas fixa; o melhor conjunto de registros das espécies (registro de campo ou informações de herbário/artigo) ou de preditores ambientais (bioclimáticos ou limnológicos) nesses modelos; a influência da profundidade da coleta dos dados limnológicos (superfície x fundo) no desempenho dos modelos; e a importância da seleção estatística de preditores ambientais no processo de otimização. Os modelos foram computados a partir de processos de otimização (correlação entre os registros da espécie e preditores ambientais) através do algoritmo Maxent, sendo o teste binomial utilizado para comparar o desempenho dos modelos. Os modelos gerados para E. crassipes (flutuante) apresentaram erros de veracidade nos pontos de registros da espécie (independentemente da origem dos dados), sendo sua capacidade de deriva para ambientes com correnteza a provável causa desse viés metodológico. Modelos optimizados com registros de campo, preditores limnológicos coletados na superfície e/ou com seleção de preditores não colineares apresentaram os melhores desempenhos, independente da espécie alvo. O segundo capítulo da tese teve por objetivo investigar a presença de estrutura espacial na ocorrência de E. densa em ambientes semi-lóticos do rio São Francisco e, consequentemente, identificar e particionar a explicação do conjunto de preditores ambientais (limnológicos ou bioclimáticos) ou do A Modelagem de distribuição geográfica potencial tem sido utilizada como uma importante ferramenta no manejo de espécies invasoras. A modelagem gera mapas que indicam áreas ambientalmente adequadas à ocorrência dessas espécies, sendo esses mapas resultados de procedimentos de otimização (correlações entre os registros de ocorrência da espécie alvo com variáveis ambientais). Estudos que analisam variáveis ambientais explicativas (chamadas de preditores ambientais) de padrões de ocorrência de espécies invasoras também têm contribuído no manejo dessas plantas. Entretanto, para determinadas comunidades biológicas, como por exemplo, macrófitas aquáticas, os estudos sobre essas abordagens apresentam investigações metodológicas que ainda necessitam de avaliação crítica. Nesse sentido, essa tese apresentará dois capítulos com discussões sobre os principias paradigmas metodológicos dos estudos sobre preditores ambientais ou distribuição geográfica potencial de macrófitas aquáticas, focando em espécies invasoras. No primeiro capítulo realizamos uma análise crítica da modelagem de distribuição geográfica potencial de macrófitas aquáticas, baseando-se em um estudo de caso com as invasoras Egeria densa e Eichhornia crassipes no rio São Francisco, Brasil. Nessa pesquisa avaliamos: a diferença entre a modelagem de macrófitas flutuantes e submersas fixa; o melhor conjunto de registros das espécies (registro de campo ou informações de herbário/artigo) ou de preditores ambientais (bioclimáticos ou limnológicos) nesses modelos; a influência da profundidade da coleta dos dados limnológicos (superfície x fundo) no desempenho dos modelos; e a importância da seleção estatística de preditores ambientais no processo de otimização. Os modelos foram computados a partir de processos de otimização (correlação entre os registros da espécie e preditores ambientais) através do algoritmo Maxent, sendo o teste binomial utilizado para comparar o desempenho dos modelos. Os modelos gerados para E. crassipes (flutuante) apresentaram erros de veracidade nos pontos de registros da espécie (independentemente da origem dos dados), sendo sua capacidade de deriva para ambientes com correnteza a provável causa desse viés metodológico. Modelos optimizados com registros de campo, preditores limnológicos coletados na superfície e/ou com seleção de preditores não colineares apresentaram os melhores desempenhos, independente da espécie alvo. O segundo capítulo da tese teve por objetivo investigar a presença de estrutura espacial na ocorrência de E. densa em ambientes semi-lóticos do rio São Francisco e, consequentemente, identificar e particionar a explicação do conjunto de preditores ambientais (limnológicos ou bioclimáticos) ou do fator espaço nesse padrão de ocorrência, sendo essa investigação pioneira para de regiões tropicais. Entre 2006 e 2010, realizamos 12 expedições para coletar dados limnológicos e de ocorrência da espécie em 68 pontos amostrais, sendo coletadas informações adicionais de 19 variáveis bioclimáticas do BioClim. Realizamos análise multivariada (NMDS) e teste t para avaliar o ajuste da espécie para ambientes semi-lóticos do rio e correlogramas para testar autocorrelação espacial na variável resposta. Aplicamos seleções de modelos automáticos para identificar o conjunto de preditores ambientais e filtros espaciais explicativos do padrão de ocorrência da espécie e partição de variância para descriminar a explicação atribuída aos preditores ambientais e/ou espaciais nesses padrões. Os resultados confirmaram o ajuste de E. densa para ambientes lênticos do rio e a presença de estrutura espacial na variável resposta. Os modelos mais parcimoniosos indicaram a condutividade, fosfato inorgânico, fósforo total, transparência, turbidez e pH como os principais preditores ambientais da ocorrência de E. densa pelos ambientes semi-lóticos do rio. Nos modelos selecionados, a explicação atribuída ao fator espaço foi superior à indicada para os preditores ambientais, sendo a limitação da dispersão de E. densa influenciada pelos barramentos físicos desses ecossistemas. Em síntese, esta tese apresentou uma análise crítica sem precedentes das questões metodológicas e conceituais no que diz respeito à distribuição geográfica potencial ou predadores ambientais de macrófitas aquáticas invasoras, proporcionando uma ampliação do conhecimento sobre o manejo dessas plantas. Palavras-chave: Maxent, limnologia, modelagem, plantas aquáticas, seleção de modelos.