Seleção de variáveis ambientais na modelagem de distribuição geográfica de espécies.
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Data
2016
Autores
Negrão, Débora Samira Gongora
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Resumo
O presente trabalho teve por objetivo identificar e descrever as estratégias de seleção de variáveis ambientais apresentadas em estudos que utilizam técnicas de modelagem de distribuição geográfica de espécies. Foram buscadas em sítios eletrônicos especializados publicações que executaram a modelagem de distribuição geográfica de espécies dentro dos limites da América do Sul. Dos artigos obtidos foram extraídas as seguintes informações: ano de publicação, classificação dos modelos (correlativo ou mecanístico), táxon estudado, variáveis ambientais, número de variáveis, objetivo da pesquisa e critério adotado para selecionar as variáveis ambientais. Foram analisadas 177 publicações referentes aos anos de 2002 a 2015 para a América do Sul. Observou-se um incremento notável do número de publicações a partir de 2009; os estudos em sua maioria (n = 174) utilizaram apenas o procedimento correlativo; e os táxons mais empregados foram do reino Animalia. O estudo com o menor número de variáveis adotado correspondeu a duas e o maior a 35; e a classe mais frequente correspondeu a estudos que utilizaram de 6 Ⱶ 10 variáveis. As variáveis mais frequentemente empregadas foram as climáticas; e as finalidades de estudo mais frequentes corresponderam às temáticas de investigação dos padrões de distribuição de espécies e de mudanças climáticas. Do total de publicações, 56 não justificaram a seleção das variáveis ambientais (critério arbitrário), sendo que a maioria delas adotou um número ≥ 10 variáveis. Dentre os trabalhos que empregaram outro critério para selecionar as variáveis a maioria utilizou um número ≤ 9 variáveis. Depois do critério arbitrário os critérios de seleção de variáveis mais usados foram o estatístico (n = 42) e o biológico (n = 23). As publicações que empregaram o critério estatístico buscaram, principalmente, detectar e quantificar a redundância entre as variáveis ambientais. Já as publicações que empregaram o critério biológico buscaram relacionar informações da biologia do organismo com as variáveis ambientais. A seleção arbitrária de variáveis não deve ser justificada pela falta ou ausência de dados sobre as espécies. É importante que mesmo que existam poucas informações sobre a biologia das espécies haja a preocupação de entender os preditores ambientais e como eles contribuiriam na construção dos modelos. Uma forma de avançar no desenvolvimento dos estudos de modelagem de distribuição é analisar mais criticamente as variáveis de entrada, entender o que elas significam e quantificar sua contribuição na execução do procedimento de modelagem. Por fim, um aspecto relevante identificado pelo presente estudo foi a utilização de critérios combinados para a seleção de variáveis ambientais.
This study aimed at identifying and describing how the selection of environmental variables was conducted in studies that employed techniques of species distributions modeling. The literature on species distribution modeling within South American boundaries was searched at specialized websites. From the literature, following information was obtained: year of publication, model classification of models (correlative or mechanistic), taxon, variables, number of variables, study objective and criteria assumed to select environmental variables. We analyzed 177 articles which were published between 2002 and 2015. We observed a remarkable increase in the number of publications from 2009; almost all studies (n = 174) employed only the correlative procedure; and the most frequent taxon was Animalia kingdom. The study that employed fewer variables adopted two and the study that employed more variables adopted 35; and the most frequent class corresponded to studies that utilized 6 Ⱶ 10 variables. The most frequently variable type was climatic; and the most frequent purposes corresponded to the thematic study of species distribution patterns and climate change. Most studies (n = 56) did not justify the selection of environmental variables (arbitrary criterion), which most of them adopted a number ≥ 10 variables. Among the studies that employed other criteria to select the variables most adopted a number ≤ 9 variables. After the arbitrary criteria the most commonly used criteria were the statistical (n = 42) and the biological (n = 23). The publications that employed statistical criterion aimed at detecting and quantifying the redundancy between environmental variables. Publications that employed biological criteria seek to relate organism biology information with environmental variables. The arbitrarily selection of variables should not be justified by the lack or absence of data on species. It is important that even little amount of information about the biology of the species should be used to understand the role of environmental predictors and how they would contribute for the model construction. One way to advance the development of studies in modeling species’ geographic distributions is to examine more critically the input variables, to understand what they mean and to quantify their contribution in execution of modeling procedure. Lastly, an important aspect identified in the present study was the use of combined criteria for the selection of environmental variables.
This study aimed at identifying and describing how the selection of environmental variables was conducted in studies that employed techniques of species distributions modeling. The literature on species distribution modeling within South American boundaries was searched at specialized websites. From the literature, following information was obtained: year of publication, model classification of models (correlative or mechanistic), taxon, variables, number of variables, study objective and criteria assumed to select environmental variables. We analyzed 177 articles which were published between 2002 and 2015. We observed a remarkable increase in the number of publications from 2009; almost all studies (n = 174) employed only the correlative procedure; and the most frequent taxon was Animalia kingdom. The study that employed fewer variables adopted two and the study that employed more variables adopted 35; and the most frequent class corresponded to studies that utilized 6 Ⱶ 10 variables. The most frequently variable type was climatic; and the most frequent purposes corresponded to the thematic study of species distribution patterns and climate change. Most studies (n = 56) did not justify the selection of environmental variables (arbitrary criterion), which most of them adopted a number ≥ 10 variables. Among the studies that employed other criteria to select the variables most adopted a number ≤ 9 variables. After the arbitrary criteria the most commonly used criteria were the statistical (n = 42) and the biological (n = 23). The publications that employed statistical criterion aimed at detecting and quantifying the redundancy between environmental variables. Publications that employed biological criteria seek to relate organism biology information with environmental variables. The arbitrarily selection of variables should not be justified by the lack or absence of data on species. It is important that even little amount of information about the biology of the species should be used to understand the role of environmental predictors and how they would contribute for the model construction. One way to advance the development of studies in modeling species’ geographic distributions is to examine more critically the input variables, to understand what they mean and to quantify their contribution in execution of modeling procedure. Lastly, an important aspect identified in the present study was the use of combined criteria for the selection of environmental variables.
Descrição
Trabalho de conclusão de curso como requisito parcial à obtenção do título de Bacharel em Ciências Biológicas com ênfase em Ecologia e Biodiversidade. Orientador: Prof. Dr. Peter Löwenberg Neto.
Palavras-chave
América do Sul, Cienciometria, Espaço geográfico, Nicho ecológico
Citação
NEGRÃO, Débora Samira Gongora. Seleção de variáveis ambientais na modelagem de distribuição geográfica de espécies. 2015. 80 p. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Ciências Biológicas – Ecologia e Biodiversidade) – Universidade Federal da Integração Latino-Americana (UNILA), Foz do Iguaçu - PR.