Modelos de distribuição de espécies invasoras : tendências e aplicações

Autor: Barbosa, Fabiana Gonçalves
Jazyk: portugalština
Rok vydání: 2011
Předmět:
Zdroj: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFRGSUniversidade Federal do Rio Grande do SulUFRGS.
Druh dokumentu: Doctoral Thesis
Popis: Modelos de distribuição de espécies, também conhecidos como modelos bioclimáticos ou modelos de nicho ecológico, têm sido aplicados em inúmeras questões ecológicas, incluindo espécies invasoras. Essa tese identificou as principais tendências e lacunas de estudos sobre o uso de modelos de distribuição de espécies para predizer a distribuição potencial de espécies invasoras (primeiro artigo). Adicionalmente, aplicou-se modelos de distribuição de espécies para predizer a distribuição potencial de Eragrostis plana Nees na América do Sul e verificar se ocorreu mudança de seu nicho bioclimático durante o processo de invasão (segundo artigo). Finalmente, avaliou-se a resposta em relação às áreas de ocorrência de cinco gramíneas Africanas invasoras nas Américas frente às mudanças climáticas (terceiro artigo). O primeiro artigo realiza uma análise cienciométrica sobre o uso de modelos de distribuição de espécies para predizer a distribuição potencial de espécies invasoras. O segundo artigo utiliza o Algoritmo GARP como técnica de modelagem e foram criados dois modelos para predizer a distribuição potencial de E. plana: um utilizando dados da região nativa da espécie (África do Sul) e outro com dados da região nativa e invadida (regiões da Argentina, Brasil e Uruguai). Posteriormente, cada modelo foi projetado na América do Sul para identificar regiões favoráveis ao estabelecimento de E. plana e verificar se os registros de ocorrência da espécie encontram-se dentro das regiões preditas com alta probabilidade pelos modelos. Além disso, a hipótese de que espécies podem alterar o seu nicho climático durante o processo de invasão foi avaliada para E. plana através de análises estatísticas multivariadas. O terceiro artigo aplica distintas técnicas de modelagem disponíveis no ambiente computacional BIOMOD, seguidas de conjunto de previsões para predizer a distribuição potencial das cinco gramíneas invasoras Africanas nas Américas frente às mudanças climáticas globais.
Species distribution models, also known as bioclimatic models or ecological niche models, have been applied in numerous ecological issues, including invasive species. This thesis indentified the main trends and gaps in studies on the use of species distribution models to predict the potential distribution of invasive species (first paper). Additionally, it includes species distribution modelling to predict the potential distribution of Eragrostis plana Nees in South America and assess the potential shift of its bioclimatic niche in the process of invasion (second paper). Finally, it includes as assessment of the response in terms of areas of occurrence of five invasive African grasses in the Americas under climate changes (third paper). The first paper provides a scientometric analysis on the use of species-distribution models to predict the potential distribution of invasive species. The second paper uses the algorithm GARP as modelling method and created two models to predict the potential distribution of E. plana: the first one used data from the native region (South Africa) and the second one data from both the native and invaded (Argentina, Brazil, and Uruguay). Subsequently, each model was projected in South America to identify regions favorable to the establishment of E. plana and assess whether the occurrence records are found within regions predicted by the models with high probability. Moreover, the hypothesis that species can shift their bioclimatic niche during the invasion process was evaluated for E. plana using multivariate statistical analysis. The third paper applies distinct modelling methods available in the BIOMOD package, followed by ensembles forecasting to predict the potential distribution of five invasive African grasses in Americas under climate changes.
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