Uma nova abordagem para modelagem de distribuição de espécies a partir de registros restritos: aplicação em projeções de padrões futuros de formigas do cerrado
Autor(a) principal: | |
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Data de Publicação: | 2019 |
Tipo de documento: | Tese |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Repositório Institucional da UFU |
Texto Completo: | https://repositorio.ufu.br/handle/123456789/30643 http://dx.doi.org/10.14393/ufu.te.2019.2089 |
Resumo: | The joint effect of changes in climate and on natural environments has triggered the use of species distribution models for conservation planning. However, application of these models has been very limited for species whose geographic information is restricted, a common fact in rare or endemic species, categories which are especially relevant from the point of view of preservation. Insects, an important functional group that compose the largest portion of terrestrial biodiversity, are rarely considered in conservation studies. In this context, the present thesis aims to: 1) evaluate modeling techniques that are less sensitive to the data restriction condition, characterized by both the quantity and the geographic range of the sample; 2) to apply these methodologies to predict the current and future pattern of the species of ants typical of the Cerrado and other types of savanna vegetation of South America. The first goal was achieved by comparing models resulting from the use of restricted data versus those resulting from the use of all data. These comparisons were made for three ant species - which have different geographic patterns and quantities of occurrence records - using two modeling techniques - Maxent and Weights of Evidence. Weights of Evidence is a Bayesian method widely used in environmental modeling, but that has never been successfully applied to modeling species distribution. In order to adapt this method for the application in our available data, I have controlled the number and location of pseudo-absences during the calibration phase. For each species, data restriction conditions comprised between 5 and 27 occurrences, restricted within the Cerrado Biome, while broad data varied between 16 and 47 records distributed throughout South America. The performances of each experiment were assessed by: 1) visual inspection of probability maps; 2) TSS (True skill statistics) evaluated according to different scales. The Weights of Evidence method provided significantly better results than Maxent, especially when the goal was to estimate the distribution of the species outside the range of the calibration area. Then, given the best performance of the Weights of Evidence method, it was applied to model current and future distribution of 12 species of ants typical of savanna vegetation in South America. Estimated distributions have shown that under the worst scenario, these species will have lost between 37% and 88% of their current estimated range. This study suggested that Linepithema cerradense is the least threatened species. On the other hand, Blepheridatta conops and Pheidole cyrtostela might be the most vulnerable ones, with less than 16% of their current estimated distribution to be preserved in 2070. The other species may preserve, by 2070, between 17% and 32% of their current estimated distributions. These species might have, on average, 13% of their current suitable area overlapped with protection zones, a value that can decrease to only 5% by 2070. |
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Uma nova abordagem para modelagem de distribuição de espécies a partir de registros restritos: aplicação em projeções de padrões futuros de formigas do cerradoA new approach to model species distributions with restrict data: application for projections of future distribution of Cerrado antsmodelagem de distribuição de espéciesMaxentPesos de EvidênciaformigasCerradoCNPQ::CIENCIAS BIOLOGICAS::ECOLOGIA::ECOLOGIA DE ECOSSISTEMASCNPQ::CIENCIAS BIOLOGICAS::ECOLOGIA::ECOLOGIA APLICADACNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::PROBABILIDADE E ESTATISTICA::PROBABILIDADE E ESTATISTICA APLICADASFormigasThe joint effect of changes in climate and on natural environments has triggered the use of species distribution models for conservation planning. However, application of these models has been very limited for species whose geographic information is restricted, a common fact in rare or endemic species, categories which are especially relevant from the point of view of preservation. Insects, an important functional group that compose the largest portion of terrestrial biodiversity, are rarely considered in conservation studies. In this context, the present thesis aims to: 1) evaluate modeling techniques that are less sensitive to the data restriction condition, characterized by both the quantity and the geographic range of the sample; 2) to apply these methodologies to predict the current and future pattern of the species of ants typical of the Cerrado and other types of savanna vegetation of South America. The first goal was achieved by comparing models resulting from the use of restricted data versus those resulting from the use of all data. These comparisons were made for three ant species - which have different geographic patterns and quantities of occurrence records - using two modeling techniques - Maxent and Weights of Evidence. Weights of Evidence is a Bayesian method widely used in environmental modeling, but that has never been successfully applied to modeling species distribution. In order to adapt this method for the application in our available data, I have controlled the number and location of pseudo-absences during the calibration phase. For each species, data restriction conditions comprised between 5 and 27 occurrences, restricted within the Cerrado Biome, while broad data varied between 16 and 47 records distributed throughout South America. The performances of each experiment were assessed by: 1) visual inspection of probability maps; 2) TSS (True skill statistics) evaluated according to different scales. The Weights of Evidence method provided significantly better results than Maxent, especially when the goal was to estimate the distribution of the species outside the range of the calibration area. Then, given the best performance of the Weights of Evidence method, it was applied to model current and future distribution of 12 species of ants typical of savanna vegetation in South America. Estimated distributions have shown that under the worst scenario, these species will have lost between 37% and 88% of their current estimated range. This study suggested that Linepithema cerradense is the least threatened species. On the other hand, Blepheridatta conops and Pheidole cyrtostela might be the most vulnerable ones, with less than 16% of their current estimated distribution to be preserved in 2070. The other species may preserve, by 2070, between 17% and 32% of their current estimated distributions. These species might have, on average, 13% of their current suitable area overlapped with protection zones, a value that can decrease to only 5% by 2070.CAPES - Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível SuperiorTese (Doutorado)Mudanças climáticas atreladas às modificações nos ambientes naturais têm impulsionado o uso de modelos de distribuição de espécies voltados ao planejamento da conservação. Contudo, o uso destes modelos tem sido limitado para espécies cujas informações geográficas são restritas, fato comum em espécies raras ou endêmicas, categorias especialmente relevantes sob o ponto de vista da preservação. Os insetos, um grupo funcional importante e que compõem a maior parcela da biodiversidade terrestre, raramente são considerados em estudos de conservação. Neste contexto, esta tese se propôs a: 1) avaliar técnicas de modelagem que sejam menos sensíveis à condição de restrição de dados, caracterizada tanto pela quantidade quanto pela abrangência geográfica amostral; 2) aplicar estas metodologias para predizer o padrão atual e futuro da distribuição de espécies de formigas do Cerrado e outras vegetações savânicas da América do Sul. O primeiro item foi alcançado comparando-se modelagens resultantes da utilização de dados restritos versus aquelas resultantes da totalidade dos dados disponíveis. Estas comparações foram realizadas para três espécies de formigas – com diferentes padrões geográficos e quantidades de registros de ocorrência – usando duas técnicas de modelagem – Maxent e Pesos de Evidência. Pesos de Evidência é um método Bayesiano já bastante utilizado na modelagem ambiental, mas que nunca foi aplicado à modelagem de distribuição de espécies com sucesso. Para adequar este método aos dados disponíveis, foi realizado um controle no número e na localização das pseudo-ausências durante a calibração. Condições de restrição de dados apresentaram entre 5 e 27 ocorrências restritas ao Cerrado, enquanto condições de dados amplos mostraram entre 16 e 47 registros distribuídos ao longo da América do Sul. As performances de cada experimento foram avaliadas por meio de: 1) inspeção visual dos mapas de probabilidade; 2) porcentagem de acerto de presenças e ausências, avaliadas por meio do TSS (do inglês, True Skill Statistics) calculado em diferentes escalas. O método Pesos de Evidência forneceu resultados significativamente melhores que o Maxent, principalmente quando o objetivo foi estimar a distribuição da espécie fora da área de abrangência da calibração. Então, esse método foi aplicado na segunda etapa da tese, para modelar a distribuição atual e futura de 12 espécies de formigas típicas das vegetações savânicas da América do Sul. Distribuições estimadas mostraram que, sob o pior cenário, estas espécies poderão perder entre 37% e 88% de suas áreas de adequabilidade estimadas. O estudo sugeriu Linepithema cerradense como a espécie de menor grau de ameaça. Por outro lado, Blepheridatta conops e Pheidole cyrtostela podem ser as mais vulneráveis, com menos de 16% de suas áreas favoráveis atuais a serem preservadas em 2070. As demais espécies apresentaram taxas de preservação das áreas de adequabilidade atual entre 17% e 32%. Estima-se que as espécies possuam, em média, 13% da área favorável atual coincidindo com áreas de proteção, valor que pode chegar a 5% em 2070.Universidade Federal de UberlândiaBrasilPrograma de Pós-graduação em Ecologia e Conservação de Recursos NaturaisVasconcelos, Heraldo Luis deSilva, Daniel de PaivaMelo, Celine deTorres, Natalia MundimMarco Júnior, Paulo DeSilvestrini, Rafaella Almeida2020-12-15T12:16:42Z2020-12-15T12:16:42Z2019-06-28info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/doctoralThesisapplication/pdfSILVESTRINI, Rafaella Almeida. Uma nova abordagem para modelagem de distribuição de espécies a partir de registros restritos: aplicação em projeções de padrões futuros de formigas do cerrado. 2019. 66 f. Tese (Doutorado em Ecologia e Conservação dos Recursos Naturais) - Universidade Federal de Uberlândia, Uberlândia, 2019. DOI http://dx.doi.org/10.14393/ufu.te.2019.2089https://repositorio.ufu.br/handle/123456789/30643http://dx.doi.org/10.14393/ufu.te.2019.2089porhttp://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/info:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Institucional da UFUinstname:Universidade Federal de Uberlândia (UFU)instacron:UFU2021-10-29T18:11:13Zoai:repositorio.ufu.br:123456789/30643Repositório InstitucionalONGhttp://repositorio.ufu.br/oai/requestdiinf@dirbi.ufu.bropendoar:2021-10-29T18:11:13Repositório Institucional da UFU - Universidade Federal de Uberlândia (UFU)false |
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The joint effect of changes in climate and on natural environments has triggered the use of species distribution models for conservation planning. However, application of these models has been very limited for species whose geographic information is restricted, a common fact in rare or endemic species, categories which are especially relevant from the point of view of preservation. Insects, an important functional group that compose the largest portion of terrestrial biodiversity, are rarely considered in conservation studies. In this context, the present thesis aims to: 1) evaluate modeling techniques that are less sensitive to the data restriction condition, characterized by both the quantity and the geographic range of the sample; 2) to apply these methodologies to predict the current and future pattern of the species of ants typical of the Cerrado and other types of savanna vegetation of South America. The first goal was achieved by comparing models resulting from the use of restricted data versus those resulting from the use of all data. These comparisons were made for three ant species - which have different geographic patterns and quantities of occurrence records - using two modeling techniques - Maxent and Weights of Evidence. Weights of Evidence is a Bayesian method widely used in environmental modeling, but that has never been successfully applied to modeling species distribution. In order to adapt this method for the application in our available data, I have controlled the number and location of pseudo-absences during the calibration phase. For each species, data restriction conditions comprised between 5 and 27 occurrences, restricted within the Cerrado Biome, while broad data varied between 16 and 47 records distributed throughout South America. The performances of each experiment were assessed by: 1) visual inspection of probability maps; 2) TSS (True skill statistics) evaluated according to different scales. The Weights of Evidence method provided significantly better results than Maxent, especially when the goal was to estimate the distribution of the species outside the range of the calibration area. Then, given the best performance of the Weights of Evidence method, it was applied to model current and future distribution of 12 species of ants typical of savanna vegetation in South America. Estimated distributions have shown that under the worst scenario, these species will have lost between 37% and 88% of their current estimated range. This study suggested that Linepithema cerradense is the least threatened species. On the other hand, Blepheridatta conops and Pheidole cyrtostela might be the most vulnerable ones, with less than 16% of their current estimated distribution to be preserved in 2070. The other species may preserve, by 2070, between 17% and 32% of their current estimated distributions. These species might have, on average, 13% of their current suitable area overlapped with protection zones, a value that can decrease to only 5% by 2070. |
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