Hipóteses e sistemas ecológicos podem ser descritos pelos mais variados tipos de modelos teóricos. Modelos teóricos por sua vez descrevem sistemas idealizados e podem ser construídos sob diferentes abordagens. A ecologia foi profundamente influenciada por modelos ou hipóteses verbais construídos em uma abordagem predominantemente indutiva. Apesar de inspiradoras, tais hipóteses podem apresentar previsões que são logicamente falhas, uma vez que sistemas ecológicos são altamente complexos cujas trajetórias são difíceis de se prever intuitivamente. Neste sentido modelos teóricos quantitativos podem ser usados como ferramentas para traduzir hipóteses e deduzir previsões que podem ser confrontadas com dados reais. Modelos matemáticos são a forma mais tradicional e aceita de abordagem quantitativa. Apesar das vantagens analíticas da aplicação de modelos matemáticos, eles apresentam limitações para tratar de sistemas mais complexos e em escalas mais basais. Além disso, eles podem se tornar rapidamente complicados não só em termos de tratamento matemático mas também de entendimento por parte de um público mais biológico e empírico. Essa dificuldade de entendimento pode estar impedindo que estudos empíricos sejam fortemente embasados em teoria. Neste sentido, modelos computacionais pode ser uma solução promissora. Modelos computacionais podem ser criados para descrever sistemas virtuais que além de ser mais fáceis de serem desenvolvidos e entendidos por biólogos, permitem a inclusão de vários processos, variáveis e interações. Neste trabalho desenvolvemos um modelo baseado em indivíduos (IBM) para descrever comunidades com estocasticidade demográfica, interações intra e inter-específicas e dispersão. Com essa composição de modelo é possível combinar de diferentes maneiras três dos quatro processos presentes em hipóteses e teorias em ecologia, a saber: deriva, seleção e dispersão. No primeiro capítulo descrevemos os detalhes do modelo e como foi sua concepção e implementação. Ainda no neste capítulo simulamos o modelo explorando um espaço de parâmetros arbitrário, i.e. sem especificar um grupo ou sistema de estudo e analisamos o comportamento do modelo em relação à proporção de espécies persistentes ao fim da simulação e comparamos com a previsão do modelo determinístico de competição sem dispersão. No segundo capítulo aplicamos o modelo em uma versão não espacializada para avaliar dentro das premissas do modelo a consistência lógica das previsões da Hipótese da perturbação intermediária (IDH). No terceiro capítulo simulamos o modelo explorando um espaço de parâmetros baseados em dados empíricos de aves e avaliamos quais características das espécies as tornavam mais ou menos suscetíveis à extinção em paisagens com destruição de habitat. Por fim, discutimos brevemente sobre como o modelo apresentado o modelo apresentado e explorado aqui pode ser usado para diferentes propósitos e responder diferentes perguntas dentro dos contextos teóricos de cada capítulo da tese. E concluímos com algumas considerações finais sobre quais foram as contribuições de se desenvolver um modelo computacional e aplicá-lo a diferentes contextos nesta tese para a formação da doutoranda. / Ecological systems and hypothesis can be described by many different kinds of theoretical models. Theoretical models, on the other hand, are idealized descriptions of real systems that can be constructed under different approaches. Ecology was deeply influenced by verbal models or hypothesis under a inductive approach. Although inspiring, such hypothesis can be logically flawed, since ecological systems are highly complex which trajectories are difficult to predict by intuition. Accordingly quantitative theoretical models can be used as tools to translate hypotheses and deduce predictions that can be confronted with empirical data. Mathematical models are most traditional and well-accepted quantitative approach. Despite of the analytical advantages of using mathematical models , they have limitations to address the complexity of biological systems in lower scales. Furthermore, they become rapidly complicated not only in terms of mathematical treatment but also in terms of comprehension by a biological and empirical audience. This difficulties might prevent that theoretical studies predictions play its role of ground empirical studies. In this sense, computer simulation models can be a promising solution. Computer simulation models are more flexible to include various processes, variables and interaction than mathematical models. Furthermore, they create virtual systems that are easier to be developed and understood by biologists. Here, we developed an individual based model (IBM) to describe communities with stochastic demography, intra and inter-specific interactions and dispersion. With this configuration we can build models combining of different manners three of the four processes present in hypotheses and theories in ecology: drift, selection and dispersal. In the first chapter we describe the model details of implementation and conceptions. We also simulated the model to explore a broad parameter space of competing systems, without specifying a group or system of study; we then analyze the model behavior regarding the proportion of persistent species in the end of the simulation and compared the results with the predictions of deterministic model with competition, without dispersion. In the second chapter we apply the model in a non spatialized version of it to assess the logical consistency of the predictions of the Intermediate disturbance hypothesis (IDH). In the third chapter we used the model to describe fragmented landscapes. We explored a parameter parameters based on empirical data of birds and we evaluate which characteristics of the species made them more or less susceptible to extinction in landscapes with habitat destruction. Finally, we discussed briefly how the model can be used for different purposes and some of the future directions within the theoretical contexts of each chapter of the thesis. We conclude the thesis with a reflexion on how the development and exploration of computer model in this thesis contributed to the student ecological background.

Hipóteses e sistemas ecológicos podem ser descritos pelos mais variados tipos de modelos teóricos. Modelos teóricos por sua vez descrevem sistemas idealizados e podem ser construídos sob diferentes abordagens. A ecologia foi profundamente influenciada por modelos ou hipóteses verbais construídos em uma abordagem predominantemente indutiva. Apesar de inspiradoras, tais hipóteses podem apresentar previsões que são logicamente falhas, uma vez que sistemas ecológicos são altamente complexos cujas trajetórias são difíceis de se prever intuitivamente. Neste sentido modelos teóricos quantitativos podem ser usados como ferramentas para traduzir hipóteses e deduzir previsões que podem ser confrontadas com dados reais. Modelos matemáticos são a forma mais tradicional e aceita de abordagem quantitativa. Apesar das vantagens analíticas da aplicação de modelos matemáticos, eles apresentam limitações para tratar de sistemas mais complexos e em escalas mais basais. Além disso, eles podem se tornar rapidamente complicados não só em termos de tratamento matemático mas também de entendimento por parte de um público mais biológico e empírico. Essa dificuldade de entendimento pode estar impedindo que estudos empíricos sejam fortemente embasados em teoria. Neste sentido, modelos computacionais pode ser uma solução promissora. Modelos computacionais podem ser criados para descrever sistemas virtuais que além de ser mais fáceis de serem desenvolvidos e entendidos por biólogos, permitem a inclusão de vários processos, variáveis e interações. Neste trabalho desenvolvemos um modelo baseado em indivíduos (IBM) para descrever comunidades com estocasticidade demográfica, interações intra e inter-específicas e dispersão. Com essa composição de modelo é possível combinar de diferentes maneiras três dos quatro processos presentes em hipóteses e teorias em ecologia, a saber: deriva, seleção e dispersão. No primeiro capítulo descrevemos os detalhes do modelo e como foi sua concepção e implementação. Ainda no neste capítulo simulamos o modelo explorando um espaço de parâmetros arbitrário, i.e. sem especificar um grupo ou sistema de estudo e analisamos o comportamento do modelo em relação à proporção de espécies persistentes ao fim da simulação e comparamos com a previsão do modelo determinístico de competição sem dispersão. No segundo capítulo aplicamos o modelo em uma versão não espacializada para avaliar dentro das premissas do modelo a consistência lógica das previsões da Hipótese da perturbação intermediária (IDH). No terceiro capítulo simulamos o modelo explorando um espaço de parâmetros baseados em dados empíricos de aves e avaliamos quais características das espécies as tornavam mais ou menos suscetíveis à extinção em paisagens com destruição de habitat. Por fim, discutimos brevemente sobre como o modelo apresentado o modelo apresentado e explorado aqui pode ser usado para diferentes propósitos e responder diferentes perguntas dentro dos contextos teóricos de cada capítulo da tese. E concluímos com algumas considerações finais sobre quais foram as contribuições de se desenvolver um modelo computacional e aplicá-lo a diferentes contextos nesta tese para a formação da doutoranda. / Ecological systems and hypothesis can be described by many different kinds of theoretical models. Theoretical models, on the other hand, are idealized descriptions of real systems that can be constructed under different approaches. Ecology was deeply influenced by verbal models or hypothesis under a inductive approach. Although inspiring, such hypothesis can be logically flawed, since ecological systems are highly complex which trajectories are difficult to predict by intuition. Accordingly quantitative theoretical models can be used as tools to translate hypotheses and deduce predictions that can be confronted with empirical data. Mathematical models are most traditional and well-accepted quantitative approach. Despite of the analytical advantages of using mathematical models , they have limitations to address the complexity of biological systems in lower scales. Furthermore, they become rapidly complicated not only in terms of mathematical treatment but also in terms of comprehension by a biological and empirical audience. This difficulties might prevent that theoretical studies predictions play its role of ground empirical studies. In this sense, computer simulation models can be a promising solution. Computer simulation models are more flexible to include various processes, variables and interaction than mathematical models. Furthermore, they create virtual systems that are easier to be developed and understood by biologists. Here, we developed an individual based model (IBM) to describe communities with stochastic demography, intra and inter-specific interactions and dispersion. With this configuration we can build models combining of different manners three of the four processes present in hypotheses and theories in ecology: drift, selection and dispersal. In the first chapter we describe the model details of implementation and conceptions. We also simulated the model to explore a broad parameter space of competing systems, without specifying a group or system of study; we then analyze the model behavior regarding the proportion of persistent species in the end of the simulation and compared the results with the predictions of deterministic model with competition, without dispersion. In the second chapter we apply the model in a non spatialized version of it to assess the logical consistency of the predictions of the Intermediate disturbance hypothesis (IDH). In the third chapter we used the model to describe fragmented landscapes. We explored a parameter parameters based on empirical data of birds and we evaluate which characteristics of the species made them more or less susceptible to extinction in landscapes with habitat destruction. Finally, we discussed briefly how the model can be used for different purposes and some of the future directions within the theoretical contexts of each chapter of the thesis. We conclude the thesis with a reflexion on how the development and exploration of computer model in this thesis contributed to the student ecological background.