Modelagem da Distribuição Potencial das Palmeiras na ... · condições ambientais favoráveis...
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Proposta:
Modelagem da Distribuição Potencial das Palmeiras na Amazônia:
Cenários Atuais e Futuros
Luciana Satiko Arasato bolsista "Projeto Cenários"
DPI-INPE
Orientadora: Dra. Silvana Amaral
“CENÁRIOS PARA A AMAZÔNIA: USO DA TERRA, BIODIVERSIDADE E CLIMA”
Roteiro...
• Objetivo
• Introdução: Palmeiras e MDE
• Proposta para o projeto “Cenários”
• Dados e metodologia proposta
• Resultados iniciais
Objetivo
Modelar a distribuição potencial de palmeiras na Amazônia, baseado no
conceito de nicho ecológico, no cenário de clima atual e futuro
Palmeiras
Família Arecaceae (Palmae)
São as mais características da flora tropical
No Brasil: cerca de 36 gêneros e 195 espécies (Giulietti et al, 2005)
Distribuição tropical e sub-tropical
Arecoidea
buriti
São de grande interesse comercial e importantes economicamente para as comunidades locais
Palmeiras
Palmeiras
Sensoriamento Remoto
ESTIPE
Solitária Cespitosa Acaule
Euterpe precatoria Mart.
açaí, juçara, açaí-da-mata
Oenocarpus mapora H. Karst.
bacaba, bacabinha
Syagrus microphylla Burret
coquinho, ariri
Algumas características
Pinadas
Phytelephas macrocarpa Ruiz & Pav.
Jarina, marfim-vegetal
Palmadas
Mauritiella armata (Mart.) Burret
Caraná, caranã, buritiana
Inteira
Geonoma baculifera (Poit.) Kunth
ubim
FOLHAS
Algumas características
Desmoncus polyacanthos Mart
Syagrus pseudococos (Raddi) Glassman
Bactris tomentosa Mart.
Dossel
trepadeira
Sub-bosque
Algumas características
Modelagem de distribuição potencial de espécies (MDE)
ALG
OR
ITM
O
Pontos de ocorrência Posição geográfica
Variáveis ambientais temperatura precipitação topografia
MODELO de DISTRIBUIÇÃO de ESPÉCIES
Distribuição Preditiva
Modificado de Siqueira (2005)
ALG
OR
ITM
O
Pontos de ocorrência Posição geográfica
Variáveis ambientais temperatura precipitação topografia
MODELO de DISTRIBUIÇÃO de ESPÉCIES
Distribuição Preditiva
Relacionadas com: - FISIOLOGIA e ECOLOGIA DA
ESPÉCIE; - ESCALA
Modelagem de distribuição potencial de espécies (MDE)
Nicho ecológico
Nicho realizado – porção do nicho fundamental considerando as interações interespecíficas
G.E. Huntchinson
Espaço ecológico
tem
per
atu
ra
Nicho fundamental
Nicho realizado
tipo de solo
Val
eria
no
(200
6)
Nicho fundamental – todas as características do hipervolume de n-dimensões que age na espécie
Proposta para o projeto
Dados de presença
de palmeiras
Variáveis ambientais
atuais
Proposta para o projeto
MDEs cenário atual
Maxent
Proposta para o projeto
MDEs cenário atual
Maxent
Variáveis ambientais
futuros
Proposta para o projeto
MDEs cenário atual
MDEs cenário futuro
? ?
?
Maxent
Variáveis ambientais
futuros
Modelos de distribuição potencial de palmeiras na Amazônia - CENÁRIO ATUAL
Discutir:
• as condições ambientais que podem influenciar a
definição dos nichos ecológicos das palmeiras;
• a distribuição desse grupo na Amazônia.
Proposta para o projeto
Simulação com as condições climáticas provenientes de cenários de mudanças futuro.
Contribuir para o entendimento das influências das mudanças do clima na região em relação os limites do nicho ecológico para a sobrevivência das palmeiras.
?
Proposta para o projeto
Região da Amazônia Legal no Brasil
Área de Estudo
Dados de ocorrência
INSTITUTO DE BOTÂNICA
Jardim Botânico de São Paulo
Total: 2637 registros
Dados de ocorrência
espécies com ocorrência somente na Amazônia Legal do Brasil
com mínimo de 10 ocorrências
Espécie número de ocorrências Mauritiella aculeata (Kunth) Burret 11
Mauritiella armata (Mart.) Burret 17
Attalea maripa (Aubl.) Mart. 10
Astrocaryum vulgare Mart. 10
Bactris concinna Mart. 10
Bactris elegans Barb.Rodr. 10
Bactris maraja Mart. 40
Bactris oligocarpa Barb.Rodr. 11
Barcella odora (Trail) Drude* 10
Socratea exorrhiza (Mart.) H. Wendl. 23
Chamaedorea pauciflora Mart. 18
Chamaedorea pinnatifrons (Jacq.) Oerst. 12
Euterpe oleracea Mart. 15
Euterpe precatoria Mart. 16
Geonoma brongniartii Mart. 16
Geonoma camana Trail 12
Geonoma deversa (Poit.) Kunth 45
Geonoma leptospadix Trail 15
Geonoma macrostachys Mart. 46
Geonoma maxima (Poit.) Kunth 32
Geonoma stricta (Poit.) Kunth 76
21 espécies
Espécies que serão modeladas
Variáveis ambientais
Variáveis climáticas (67 variáveis):
• Bioclimáticas
• Precipitação
• Temperaturas: mínimas, médias e máximas
http://www.worldclim.org/
Modelagem da distribuição potencial de palmeiras – escala regional
CENÁRIO ATUAL
Topografia: • altitude • declividade • orientação de vertente • distância vertical a drenagem mais próxima - HAND
http://www2.jpl.nasa.gov/srtm/
Variáveis ambientais
Variáveis ambientais
Topografia: • altitude • declividade • HAND (distância vertical a drenagem mais próxima)
www.dpi.inpe.br/Ambdata/
Resolução espacial: 30 segundos de arco
(aproximadamente 1km)
Algoritmo
Dados de presença
Maxent (Entropia Máxima)
Rodrigues (2011)
Algoritmo
Dados de presença
Maxent (Entropia Máxima)
Rodrigues (2011)
Programa Maxent
Maxent
- PRINCÍPIO: define uma distribuição de probabilidade com base na máxima entropia (uniforme) que está sujeito a diversas restrições devido a falta de informação da distribuição real.
- RESULTADO: é uma superfície contínua com valores de probabilidade das condições ambientais favoráveis para o estabelecimento da espécie e que varia de 1-0
0,8 0,8 0,6 0,4
0,7 0,9 0,81 0,2
0,05 0,4 0,1 0,06
0,01 0,3 0,3 0,5
Cada pixel: apresenta o valor de
probabilidade de se ter o nicho ecológico da espécie, levando-se em consideração as variáveis ambientais
iniciais
Ph
illip
s et
al (
2006
)
http://www.dpi.inpe.br/referata/reunioes_2011.html Elisângela Silva da Cunha Rodrigues
Resultados iniciais...
MDEs – cenário atual
1) Geração de MDEs considerando todas as variáveis ambientais (71 variáveis)
- Reamostragem dos dados: Validação cruzada
21 modelos – 1 para cada espécie
Resultados iniciais...
MDEs – cenário atual
2) Escolha do conjunto de variáveis ambientais para cada espécie
• Correlação das variáveis; • Ecofisiologia da espécie; • O conjunto de variáveis ambientais influencia no modelo final
Variable Percent contribution
Permutation importance
prec7_am 18.3 0.1
hand100_am 12.8 4.9
tmin12_am 11.7 0
bio14_am 9.8 0.1
bio19_am 9.7 12.6
bio17_am 5.4 17.5
altitude 3.6 1.2
bio13_am 2.5 0
bio7_am 2.4 2.7
tmean5_am 2.1 19.2
prec4_am 2 4.5
prec10_am 1.9 9.3
bio12_am 1.9 1.7
tmax7_am 1.7 6.8
declividade_am 1.7 1.7
prec8_am 1.3 2.2
bio4_am 1.3 2
exposicao_am 1.3 0.3
prec11_am 1.3 3.4
tmax10_am 0.9 0.5
prec2_am 0.9 0
tmin5_am 0.8 0
prec5_am 0.8 0.5
prec6_am 0.7 0
tmax6_am 0.5 1.7
tmean3_am 0.3 0.8
bio6_am 0.3 0
bio3_am 0.3 0.9
tmax2_am 0.3 0
prec3_am 0.3 0.8
tmean12_am 0.3 1.2
bio2_am 0.2 0
tmin4_am 0.2 1.2
tmax11_am 0.2 0.3
tmax1_am 0.1 0.6
prec12_am 0.1 0.3
tmin3_am 0.1 0
bio15_am 0.1 0
tmax9_am 0.1 0.2
tmin6_am 0 0
tmin9_am 0 0.2
tmax5_am 0 0.3
tmax12_am 0 0.1
tmean9_am 0 0
tmin1_am 0 0
tmean7_am 0 0
tmin8_am 0 0
bio9_am 0 0
bio18_am 0 0
tmax3_am 0 0
tmean10_am 0 0
tmin7_am 0 0
bio16_am 0 0
bio11_am 0 0
bio10_am 0 0
bio1_am 0 0
prec1_am 0 0
tmax8_am 0 0
tmax4_am 0 0
prec9_am 0 0
tmean11_am 0 0
tmean1_am 0 0
tmean2_am 0 0
tmean4_am 0 0
tmean6_am 0 0
tmean8_am 0 0
mask_amleg 0 0
tmin10_am 0 0
tmin11_am 0 0
bio8_am 0 0
bio5_am 0 0
tmin2_am 0 0
Resultados iniciais...
Todas as variáveis
Bactris maraja Mart.
http://www.kew.org
Resultados iniciais...
Variable Percent contribution
Permutation importance
prec7_am 16.6 0.3
hand100_am 12.3 3.7
bio19_am 10.7 14.6
bio14_am 8.4 0.1
tmean5_am 8.1 22
bio7_am 6.5 3.7
prec8_am 5.3 0.8
altitude 3.9 4.1
bio12_am 3.8 1.6
prec5_am 3.6 1
bio17_am 3.2 11.4
tmax6_am 2.3 1.2
bio4_am 2.3 0.9
prec10_am 2.3 9
prec4_am 2.1 6
tmax7_am 2 6.8
declividade_am 1.8 0.9
tmax10_am 1.1 0.6
exposicao_am 1 0.6
prec11_am 0.8 5.5
tmean12_am 0.5 0.5
prec3_am 0.3 1.7
prec12_am 0.2 0.6
bio3_am 0.2 0.5
tmax1_am 0.2 0.4
tmean3_am 0.2 0.6
tmin4_am 0.1 0.2
tmax9_am 0.1 0.3
tmax11_am 0.1 0.2
tmin9_am 0 0.1
tmax5_am 0 0
tmax12_am 0 0
Bactris maraja Mart. Seleção pelo valor de importância fornecido pelo
programa MAXENT
32 variáveis
Resultados iniciais...
Variable Percent contribution
Permutation importance
bio14_am 25.7 0.2
hand100_am 14.8 7.3
bio19_am 12.5 20.2
bio17_am 8.5 14.6
tmean5_am 8.2 24.1
bio7_am 8.1 6.3
prec4_am 5.4 8.8
altitude 4 1
bio4_am 3 2.1
tmax7_am 2.2 7.6
bio12_am 2.2 1.8
exposicao_am 1.5 0.7
declividade_am 1.4 0.7
prec10_am 1.1 0.3
tmax1_am 1.1 3.4
bio3_am 0.2 0.6
tmin4_am 0.1 0.2
Bactris maraja Mart.
17 variáveis
Resultados iniciais...
MDEs – cenário atual
Próximos passos... - Escolher um grupo de variáveis ambientais para cada espécie e gerar o MDE cenário atual; - Gerar um mapa de ocorrência da espécie (presença e ausência) - Comparar esse MDE com a distribuição descrita por Henderson et al. (1995)
Resultados iniciais...
MDEs – cenário atual
Próximos passos... - Escolher um grupo de variáveis ambientais para cada espécie e gerar o MDE cenário atual; - Gerar um mapa de ocorrência da espécie (presença e ausência) - Comparar esse MDE com a distribuição descrita por Henderson et al. (1995)
Menor valor entre pontos “Lowest Presence Threshold” (LPT)
Pearson et al. (2007)
Resultados iniciais...
MDEs – cenário atual
Próximos passos... - Escolher um grupo de variáveis ambientais para cada espécie e gerar o MDE; - Gerar um mapa de ocorrência da espécie (presença e ausência) - Comparar mapa de ocorrência com a distribuição descrita por Henderson et al. (1995)avaliação do MDE.
Modelos de distribuição potencial de palmeiras na Amazônia - CENÁRIO ATUAL
Discutir:
• as condições ambientais que podem influenciar a
definição dos nichos ecológicos das palmeiras;
• a distribuição desse grupo na Amazônia.
E aí...
Simulação com as condições climáticas provenientes de cenários de mudanças futuro.
Contribuir para o entendimento das influências das mudanças do clima na região em relação os limites do nicho ecológico para a sobrevivência das palmeiras.
?
E aí...