Aplicações Exemplos de uso Rafel Luís Fonseca Centro de Referência em Informação Ambiental, CRIA

1. Aplicações Exemplos de uso Rafel Luís Fonseca Centro de Referência em Informação Ambiental,CRIA IV Simpósio do Programa BIOTA/FAPESP

2. Qual é o Problema e sua importância? • O estudo da relação entre pontos de ocorrência e as variáveis abióticas do local, pode auxiliar a compreensão da distribuição de espécies. • Melhor planejamento e direcionamento na execução de novos inventários, no estudo de espécies raras e nos programas de controle biológico. “Onde tenho maiores chances de encontrar determinado organismo?!”

3. Análise de Similaridade de ÁreasMetodologia Adotada • BioClim – Algoritmo de modelagem • Trabalhar com matrizes • Extração de informações dos mapas • Quadrículas • Confeccionar um banco de dados • Imprimir quadrículas baseado em consultas • Ocorrência – Quadriculas – Variáveis - Quadrículas

4. Dados e Softwares Utilizados • Dados climáticos de resolução de 0,17º. (CIAT[1]) • Médias trimestrais de temperatura nos meses mais frios, mais quentes, mais úmidos, mais secos; • Médias trimestrais de chuvas nos meses mais quentes e nos meses mais frios; • Médias trimestrais da faixa de temperatura diurna • ArcView 3.2 – Scripts, DesktopGARP • PostgreSQL • Dados de ocorrência: Sucen, SpeciesLink 1 - http://www.ciat.cgiar.org

5. Pontos de Ocorrência Cálculo Pontos Quadrículas Seleção Variáveis Variáveis Ambientais Máximos Mínimos Seleção de Variáveis: As variáveis não selecionadas terão faixas completas para não interferir na intersecção Regra de Faixa Pontos Quadrículas Implementação – Fluxograma

6. Implementação • Quadrículas • Envelope (-53.56, -25.50 para -43.91, -19.15) • Definição: 193 x 127 – 0.05 • Pontos apenas para o Estado de São Paulo • Cálculo de conversão: Ocorrência x Quadrículas • Cálculo –Ex: (Int(([Longitude]+53.5644)/0.05)*0.05-53.5394)

7. Exemplo - Leishmaniose visceral Lutzomyia longipalpis

8. Exemplo Leishmaniose visceral - Lutzomyia longipalpis

9. Exemplo Leishmaniose visceral - Lutzomyia longipalpis

10. Extensões • Consultas por Ambiente: Ex: Temperatura entre x e y • Outras Variáveis • Outras bases

11. Modelagem de distribuição geográfica para espécies com distribuição restrita Estudo de caso: Byrsonima subterranea Brad. & Mark. (Malpighiaceae). Marinez Ferreira de Siqueira – Centro de Referência em Informação Ambiental/CRIA, Campinas/SP Giselda Durigan – Estação Ecológica de Assis/IF-SP Andrew Townsend Peterson - Natural History Museum and Biodiversity Research Center. University of Kansas • Idéia: • desenvolver um modelo baseado em similaridade ambiental para espécies consideradas microendêmicas ou raras com o objetivo de desenvolver uma técnica para orientar trabalhos de campo. • Resultado: • Modelo de distribuição geográfica para Byrsonima subterrânea Brad. & Mark. (Malpighiaceae), escolhida por ter sido considerada presumivelmente extinta no estado de São Paulo pela lista preliminar de espécies da flora ameaçadas de extinção(SMA-SP 1997), mas que foi encontrada ocorrendo naturalmente (com um indivíduo) na Estação Ecológica de Assis.

12. Modelagem de distribuição geográfica para espécies com distribuição restrita Estudo de caso: Byrsonima subterranea Brad. & Mark. (Malpighiaceae). Comparar os valores da região adjacente com o ponto de origem para saber o quanto essas áreas são similares ou não em termos de parâmetros ambientais baseados em dados climáticos (temperatura e precipitação) e topográficos (altitude). Medida da distância no espaço ecológico Ponto próximo ao ponto original Temperatura Média Anual Informação ambiental disponível Ponto original da espécie Precipitação Média Anual

13. Resultado da modelagem para Byrsonima subterranea Brad. & Mark. (Malpighiaceae). Área cinza = baixa similaridade ambiental Área azul = alta similaridade ambiental Registro de mais 4 pontos de ocorrência para B. subterranea Ponto de orígem do modelo: Estação Ecológica de Assis - Assis, SP. Corte do modelo baseado na identificação dos solos mais propícios para o crescimento da espécie na Bacia do Médio Paranapanema

14. GARP - Algoritmo Genético para Previsão baseada em Conjunto de Regras • Desenvolvido por David Stockwell, no San Diego Supercomputer Center • Tem a vantagem de utilizar múltiplos algoritmos (BIOCLIM, regressão logística) • Diferentes regras podem se aplicar a diferentes setores da distribuição da espécie • Usa um algoritmo genético para escolher as melhores regras

15. Espaço de Busca de Soluções e as Superfícies de Otimização Exemplo de superfície de otimização. Fonte: Obitko, 1998 Cada solução pertencente ao espaço de busca está associada a um valor que define a qualidade da solução. Estes valores associados a cada solução, se expressados em um espaço multidimensional formam o que se chama de função ou superfície de otimização.

16. Regras • Regras atômicas Se Temp = 23C e Elevação = 2000m então táxon está presente • Regras de faixa Se Temp está entre 23 e 28C e Elevação está entre 2000 e 2700m então táxon está presente

17. Regras • Regras de faixa negadas Se Temp não está entre 23 e 28C e Elevação não está entre 2000 e 2700m então táxon está presente • Regras logit p = 1 / [ 1 + e-y ] y = c0 + c1x1 + c2x2 + ... + cnxn

18. Um exemplo de crossover de um ponto. • (a) dois indivíduos são escolhidos. • (b) um ponto (4) de crossover é escolhido. • (c) são recombinadas as características, gerando dois novos indivíduos. Operadores Heurísticos Exemplo de mutação.

19. Pontos de ocorrência Dimensões ambientais (coberturas geográficas) vegetação temperatura precipitação relevo Distribuição prevista GARP

20. Modelo do Nicho Ecológico Temperatura Projeção sobre outra região Projeção sobre clima alterado Precipitação Algoritmo Previsão de Invasão Pontos de Ocorrência Previsão da Distribuição Nativa Projeção sobre Clima Modificado Possíveis Projeções Geografia Ecologia

21. Crotalaria pallida (FABACEAE) Região Nativa

22. Crotalaria pallida (FABACEAE) Área de Invasão

23. Chromolaena odorata Região Nativa

24. Chromolaena odorata Área de Invasão

25. Chromolaena odorata Área de Invasão

26. Chromolaena odorata Área de Invasão

27. Modelos de distribuição geográfica de espécies vegetais dispersas pela Megafauna: os efeitos da perda de dispersores Rafael L.Fonseca1, Mauro Galetti2 & A.T. Peterson3 1 Centro de Referência em Informação Ambiental (CRIA) 2 Departamento de Ecologia, UNESP, Rio Claro 3 Biodiversity Research Center, Universidade do Kansas, EUA

28. Frutos anacrônicos - Hipóteses • Dispersão secundária - onde dispersores, antes secundários, estariam dispersando esses frutos; • Antropocoria (dispersão por humanos) decorrente através do manejo de espécies pelo homem para aumentar a oferta de frutos; • Reprodução vegetativa através da geração de novos indivíduos a partir de caules e ramos • Microhabitats ótimos - certos locais, devido a características apropriadas, permitiriam que as sementes sobrevivessem mesmo à sombra das plantas-mães.

29. Perguntas • 1) Há diferenças de ocupação da área de distribuição potencial entre plantas dispersas por diferentes síndromes? • 2) Como a ocupação atual se relaciona com alteração do distribuição potencial desde o Pleistoceno?

30. Cenário PassadoHancornia speciosa (Apocynaceae)