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Mémoire de Maîtrise
DOI
10.11606/D.3.2013.tde-11072014-013144
Document
Auteur
Nom complet
Jorge Luiz Diaz Pinaya
Adresse Mail
Unité de l'USP
Domain de Connaissance
Date de Soutenance
Editeur
São Paulo, 2013
Directeur
Jury
Corrêa, Pedro Luiz Pizzigatti (Président)
Hirakawa, André Riyuiti
Salles, Paulo Sérgio Bretas de Almeida
Titre en portugais
Processo de pré-análise para a modelagem de distribuição de espécies.
Mots-clés en portugais
Biodiversidade
Biogeografia
Computação e Biodiversidade
Geoestatística
Modelagem de distribuição de espécies
Sistema de Informação Geográfica
Resumé en portugais
A área de pesquisa científica, denominada computação e biodiversidade, tem por desafio suprir a demanda por tecnologias de apoio à conservação da biodiversidade, fornecendo ferramentas computacionais aplicadas ao estudo da biodiversidade. Os modelos de distribuição geográfica de espécies têm uma importante contribuição para o entendimento da biodiversidade e no apoio para a tomada de decisão em conservação dos recursos de biodiversidade. Os resultados da modelagem de distribuição de espécies, não apresentam com clareza os tratamentos aplicados aos dados na etapa de pré-análise e os critérios de seleção das variáveis preditoras, o que agrava a incerteza quanto aos resultados obtidos e prejudica a reprodutibilidade do experimento. Assim, o objetivo desta pesquisa é apresentar o processo de modelagem de distribuição de espécie com destaque para as atividades de pré-análise e atividades de seleção das variáveis preditoras. O processo de modelagem de distribuição de espécies proposto é avaliado por meio de estudo de caso de Modelagem de Distribuição de Espécies do polinizador Centris hyptidis e das plantas oleaginosas Angelonia campestris e Angelonia cornigera, que considera como fator biótico a especialização da interações entre essas plantas e o polinizador. Neste estudo de caso pode-se verificar que a aplicação de técnicas estatísticas exploratórias de dados na etapa de pré-análise do processo de modelagem distribuição de espécies permite a avaliação da qualidade dos pontos de ocorrência, essenciais para o desempenho preditivo do modelo final.
Titre en anglais
Pre-analysis step in the modeling process of species geographical distribution.
Mots-clés en anglais
Algorithms
Biodiversity
Biogeography
Data modelling
Distribuition spatial
Geographic Information System
Geoprocessing
Geostatistic
Resumé en anglais
The area of research called biodiversity informatics, or bioinformatics, has to face the challenge of meeting the demand for technologies to support the conservation of biodiversity, providing computational tools applied to the study of biodiversity. The models of geographic distribution of species have a fundamental implication for understanding the biodiversity and conservation decision making. Researches on modeling species distributions generally do not present clearly the treatments applied to the data in the pre-analysis and criteria for selection of predictor variables, which increases the uncertainty regarding the results and affect the reproducibility of experiment. The objective of this research is to present the process of species distribution modeling with emphasis on the activities of pre-analysis and activities selection of the predictor variables, such as to favor its repeatability and reproducibility by other researchers. The process of modeling species distribution proposed is validated on a case study of modeling distribution of pollinator species Centris hyptidis and oilseed Angelonia campestris and Angelonia cornigera, a biotic factor that considers the specialization of these interactions between plants and pollinators. In this case study we can observe one of the main contributions of this work: the application of statistical techniques for data exploration in the pre-analysis of species distribution modeling process, with improved capacity for evaluation and selection of points of occurrence essential to the performance of the predictive model.
 
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Disse_JorgePinaya.pdf (1.78 Mbytes)
Date de Publication
2014-07-17
 
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