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Tesis Doctoral
DOI
10.11606/T.18.2016.tde-20052016-095015
Documento
Autor
Nombre completo
Marinez Ferreira de Siqueira
Dirección Electrónica
Instituto/Escuela/Facultad
Área de Conocimiento
Fecha de Defensa
Publicación
São Carlos, 2005
Director
Tribunal
Durigan, Giselda (Presidente)
Marco Júnior, Paulo de
Pião, Antonio Carlos Simões
Reis, Luisa Fernanda Ribeiro
Rodrigues, Ricardo Ribeiro
Título en portugués
Uso de modelagem de nicho fundamental na avaliação do padrão de distribuição geográfica de espécies vegetais
Palabras clave en portugués
Algoritmos genéticos
Espécies vegetais
Modelagem de biodiversidade
Resumen en portugués
Atualmente vêm sendo desenvolvidas e utilizadas várias técnicas de modelagem de distribuição geográfica de espécies com os mais variados objetivos. Algumas dessas técnicas envolvem modelagem baseada em análise ambiental, nas quais os algoritmos procuram por condições ambientais semelhantes àquelas onde as espécies foram encontradas, resultando em áreas potenciais onde as condições ambientais seriam propícias ao desenvolvimento dessas espécies. O presente estudo trata do uso da modelagem preditiva de distribuição geográfica, através da utilização de algoritmo genético e algoritmo de distância, de espécies como ferramenta para a conservação de espécies vegetais, em três situações distintas: modelagem da distribuição do bioma cerrado no estado de São Paulo; previsão da ocorrência de espécies arbóreas visando à restauração da cobertura vegetal na bacia do Médio Paranapanema e modelagem da distribuição de espécies ameaçadas de extinção (Byrsonima subterranea). A metodologia empregada e os resultados obtidos foram considerados satisfatórios para a geração de modelos de distribuição geográfica de espécies vegetais, baseados em dados abióticos, para as regiões de estudo. A eficácia do modelo em predizer a ocorrência de espécies do cerrado é maior se forem utilizados apenas pontos de amostragem com fisionomias de cerrado, excluindo-se áreas de transição. Para minimizar problemas decorrentes da falta de convergência do algoritmo utilizado GARP (Genetic Algorithm for Rule Set Production), foram gerados 100 modelos para cada espécie modelada. O uso de modelagem pode auxiliar no entendimento dos padrões de distribuição de um bioma ou ecossistema em uma análise regional e local.
Título en inglés
Using modeling based on fundamental niche in the evaluation of geographic distribution for plant species
Palabras clave en inglés
Biodiversity modeling
Genetic algorithms
Plant species
Resumen en inglés
Many different techniques are being used today with different objectives to model the geographic distribution of species. Some of these techniques are based on environmental analysis where algorithms search for environmental conditions similar to those where the species were found, resulting in potential areas where the environmental conditions would be favorable for the development of these species. The present study is based on predictive modeling of the geographic distribution of species using genetic and distance algorithms as a tool for plant conservation in three different situations: modeling the Cerrado biome of the state of São Paulo; predicting the occurrence of tree species, aiming at the recuperation of the Médio Paranapanema watershed; and, modeling the distribution of endangered species (Byrsonima subterranea). The methodology used and the results obtained were considered satisfactory for the generation of geographic distribution models for plant species, based on abiotic data for the regions studied. The accuracy of the model in predicting the occurrence of species in the Cerrado is greater if only points that occur within the Cerrado and not in transition areas are used. In order to minimize problems due to the lack of convergence of the genetic algorithm GARP (Genetic Algorithm for Rule Set Production), 100 models were generated for each specie. The use of modeling tools can help understand the distribution patterns of a biome or ecosystem in a regional or local analysis.
 
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Fecha de Publicación
2016-05-20
 
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