Modelos de distribuição de espécies de vellozia (Velloziaceae) endêmicas da Cadeia do Espinhaço e o efeito amostral sobre os mapas preditivos

• Main Author: Marina Dutra Miranda
• Other Authors: Eduardo Leite Borba
• Format: Others
• Language: Portuguese
• Published: Universidade Federal de Minas Gerais 2012
• Online Access: http://hdl.handle.net/1843/TJAS-8URHZY

=== The effectiveness of conservation actions depends on the knowledge of the geographical distribution of species. However, this knowledge is far from being achieved for most species, especially those occurring in mountainous tropical environments, such as the rocky fields (campos rupestres) of the Espinhaço Range, characterized by forming islands of vegetation in the higher parts of mountains isolated by altitudinal variation. This discontinuity and difficulty of access aggravate the lack of knowledge about the distribution of species, which would be essential for studying the evolutionary and ecological processes in these environments. Vellozia auriculata and V. gigantea are examples of this problem as they were initially known by the occurrence in only one or a couple of hills. New records have been found in survey efforts targeted for these species. Species distribution models (SDMs) have proved to be a useful tool to predict the distribution of species and guide field research in order to find new records. The aim of this study was to use the algorithm Maxent to locate new populations of endemic species in the Espinhaço Range and to assist actions to expand, creation and management of protected areas, in addition to quantify the environment range of the occurrences of these species. The SDMs associate species occurrence data and environmental information available to set appropriate conditions where populations can be maintained, and extrapolate the distribution of species in geographic space. The quantity and quality of occurrence data are the crucial points to a successful outcome prediction models and application to conservation. However, beyond scarce, most data are biased resulting in maps with high degree of uncertainty. Therefore, we tested the influence of sample size and the spatial bias in the prediction of different algorithms (Bioclim, Domain, Environmental Euclidean Distance and Maxent) in these environments marked by great topographical, geological and environmental diversity, using these two species as an example. New locations were found for both species, seven for V. auriculata and five for V. gigantea. Due to anthropogenic threats, potentiality of presenting a genetical divergence, especially in extremes of distribution, and the classification of "Endangered", these species need urgent conservation and management. In this study, the maps generated by all algorithms, except for BIOCLIM, from small sample x numbers generated satisfactory prediction for use in exploratory actions to guide field surveys, with larger samples generating more accurate maps. Domain was generally less sensitive to the influence of sample size and less influenced by the bias space, showing one of the highest AUC values, and almost identical to the maps generated from optimal sampling, including all the occurrence data. New sampling conducted in the field from the known records of the species was essential to increase the accuracy of the maps and find new records in the field. Because this is the first study using this methodological approach in the rocky fields, the results obtained with both the application and the evaluation of methods may serve as a guide for future studies of species distribution in the Espinhaço Range, and may also be used to comparison between different approaches of applicability and methodological evaluation in species distribution modeling. === A eficiência de ações conservacionistas depende do conhecimento da distribuição geográfica das espécies. Porém, esse conhecimento está longe de ser alcançado para a maioria das espécies, principalmente para as que ocorrem em ambientes montanhosos tropicais, como os campos rupestres da Cadeia do Espinhaço, caracterizados por formar ilhas de vegetação nas partes mais altas das serras isoladas pela variação altitudinal. Essa descontinuidade e a dificuldade de acesso agravam a falta de conhecimento sobre a distribuição das espécies, que seria essencial para se estudar os processos evolutivos e ecológicos tão marcantes nesses ambientes. Vellozia auriculata e V. gigantea são exemplos desse problema, sendo conhecidas, inicialmente, pela distribuição em uma ou duas serras próximas, com novas ocorrências encontradas em esforços de levantamento da distribuição direcionados para essas espécies. Os modelos de distribuição de espécies (MDEs) têm se mostrado uma ferramenta útil para prever a distribuição das espécies e guiar pesquisas de campo para encontrar novos registros. O objetivo desse estudo foi utilizar o algoritmo Maxent para localizar novas populações de espécies endêmicas na Cadeia do Espinhaço e auxiliar medidas de ampliação, criação e manejo de Unidades de Conservação, além de quantificar a amplitude ambiental das ocorrências dessas espécies. Os MDEs associam os dados de ocorrência das espécies e a informação ambiental disponível para definir condições adequadas onde as populações possam ser mantidas e extrapolar a distribuição das espécies no espaço geográfico. A quantidade e a qualidade dos dados de ocorrência são cruciais para um bom resultado de predição dos modelos e aplicação à conservação. Contudo, além de escassos, a maioria dos dados encontra-se enviesada resultando em mapas com alto grau de incerteza. Diante disso, testou-se a influência do tamanho amostral e do viés espacial na predição de diferentes algoritmos (Bioclim, Domain, Distância Ambiental Euclidiana e Maxent) nesses ambientes marcados por grande diversidade de relevo, geologia e ambiental, utilizando essas duas espécies como exemplo. Novas localidades foram encontradas para ambas as espécies, sendo sete para V. auriculata e cinco para V. gigantea. Diante das ameaças antrópicas, da potencialidade de apresentarem uma viii diferença genética significativa do conhecido para a espécie, principalmente em extremos de distribuição, e da classificação Em Perigo, as espécies necessitam urgência de manejo e conservação. Os mapas gerados com números amostrais pequenos geraram predições satisfatórias para serem utilizados em ações exploratórias para guiar pesquisas de campo para todos os algoritmos, exceto para Bioclim, sendo que amostras maiores geraram mapas mais acurados. O Domain foi geralmente o menos sensível à influência do tamanho amostral e o menos influenciado pelo viés espacial, na qual foram mostrados um dos mais altos valores de AUC, com mapas praticamente idênticos aos gerados com a amostragem ótima, com todos os dados de ocorrência. A nova amostragem realizada em campo a partir dos registros conhecidos das espécies foi essencial para aumentar a acurácia dos mapas e encontrar novos registros em campo. Como esse é o primeiro tratamento dessa abordagem metodológica para os campos rupestres, os resultados obtidos tanto com a aplicação quanto com a avaliação de métodos podem servir de guia para estudos futuros de distribuição com espécies na Cadeia do Espinhaço, além de servir de comparação entre as diferentes abordagens de aplicabilidade e avaliação metodológica em modelagem de distribuição de espécies.