A modelagem de distribuição de espécies é uma técnica cuja finalidade é estimar modelos baseados em nichos ecológicos. Esses modelos podem auxiliar nos processos de tomadas de decisões, no planejamento e na realização de ações que visem a conservação e a preservação ambiental. Existem diversas ferramentas projetadas para modelagem de distribuição de espécies, dentre elas o framework openModeller, na qual este trabalho está inserido. Várias técnicas de Inteligência Artificial já foram utilizadas para desenvolver algoritmos de modelagem de distribuição de espécies, como Entropia Máxima. No entanto, as ferramentas estatísticas tradicionais não disponibilizam pacotes com o algoritmo de Entropia Máxima, o que é comum para outras técnicas. Além disso, apesar de existir um software gratuito específico para modelagem de distribuição de espécies com o algoritmo de Entropia Máxima, esse software não possui código aberto. Assim, a base deste trabalho é a investigação acerca da modelagem de distribuição de espécies utilizando Entropia Máxima. Desta forma, o objetivo principal é definir diferentes estratégias para o algoritmo de Entropia Máxima no contexto da modelagem de distribuição de espécies. Para atingir esse objetivo, foram estabelecidos um conjunto de alternativas possíveis a serem exploradas e um conjunto de métricas de avaliação e comparação das diferentes estratégias. Os resultados mais importantes desta pesquisa foram: um algoritmo adaptativo de Entropia Máxima, um algoritmo paralelo de Entropia Máxima, uma análise do parâmetro de regularização e um método de seleção de variáveis baseado no princípio da Descrição com Comprimento Mínimo (MDL Minimum Description Length), que utiliza aprendizagem por compressão de dados. / Species distribution modeling is a technique the purpose of which is to estimate models based on ecological niche. These models can assist decision making processes, planning and carrying out actions aiming at environmental conservation and preservation. There are several tools designed for species distribution modeling, such as the open- Modeller framework, in which this work is inserted. Several Artificial Intelligence techniques have been used to develop algorithms for species distribution modeling, such as Maximum Entropy. However, traditional statistical tools do not offer packages with the Maximum Entropy algorithm, which is common to other techniques. Furthermore, although there is specific free software for species distribution modeling with the Maximum Entropy algorithm, this software is not open source. The basis of this work is the investigation of the species distribution modeling using Maximum Entropy. Thus, its aim is to define different strategies for the Maximum Entropy algorithm in the context of the species distribution modeling. For this, a set of possible alternatives to be explored and a set of metrics for evaluation and comparison of the different strategies were established. The most important results were: an adaptive Maximum Entropy algorithm, a parallel Maximum Entropy algorithm, an analysis of the regularization parameter and a variable selection method based on the Minimum Description Length principle, which uses learning by data compression.

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. / 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.

Submitted by Edineia Teixeira (edineia.teixeira@unioeste.br) on 2018-09-28T18:12:13Z No. of bitstreams: 2 Marilia_Favalesso_2018.pdf: 1901703 bytes, checksum: 0d9b6ae60903ec7aa858792cf86a51f2 (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) / Made available in DSpace on 2018-09-28T18:12:13Z (GMT). No. of bitstreams: 2 Marilia_Favalesso_2018.pdf: 1901703 bytes, checksum: 0d9b6ae60903ec7aa858792cf86a51f2 (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Previous issue date: 2018-02-19 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - CAPES / Lonomia obliqua Walker 1855 (Saturniidae: Hemileucinae) is a species of moth of sanitary interest in Brazil. Their larvae are etiological agents of lonomism, a form of erucism caused by the contact of the human beings with the stinging structures of the species. The most worrying symptoms of lonomism are the systemic hemorrhagic conditions that can lead to several outcomes, including death. The first official notifications of accidents with the species date back to the end of the 80s, in the state of Rio Grande do Sul. Since then, several accidents have been documented in Brazil, mainly in the south and southeast regions of the country. With the increase in the number of victims, health authorities in the state of São Paulo, represented by the “Instituto Butantã”, developed an anti-lonomic serum, which is distributed by the Ministry of Health in places with a higher prevalence of accidents. Hypotheses have been raised on the relation between the growth of the cases of lonomismo and the human occupation; however, little is known about the spatial distribution and ecological aspects of the species to enable the testing of these hypotheses. In view of the above, the present study aimed to produce a map for the potential geographical distribution of L. obliqua in Brazil, based on the combination of different ENM (Ecological Niche Modeling) algorithms. A total of 38 occurrence points were distributed across the geographic area of Brazil and Misiones, Argentina, which were partitioned for calibration and evaluation of the distribution model. Eight continuous climatic variables and only 16 previously considered variables were selected. Different ENM methodologies were tested and compared to TSS (True Skill Statistic) index values. The final model-map was composed of a combination of four algorithms (Gower, Mahalanobis, Maxent and SVM), with pseudo-absences outside a bioclimatic envelope and a number of pseudo-absences equal to that of presences. This model map was binarized from the Low Presence Threshold (LPT) and cut only for Brazil. According to this model map, the areas predicted as suitable for L. obliqua would be restricted to latitudes ~12° and ~32°, and longitudes ~39° and ~57°. When evaluating new sites of occurrence of the specie in Rio Grande do Sul, it was possible to verify that all the municipalities were in areas predicted by the model-map. A characterization of the abiotic variables related to the niche of the specie was also carried out, being these extracted from the area predicted as adequate the presence of the specie in the model map. To help characterize these variables, we also extract categorical descriptors of climate, soil and vegetation (in %). The percentage of land use classes was also extracted in order to contribute to the hypothesis that condition the increase of accidents due to human occupation. In this question, we find a large part of the area predicted within classes of agricultural soils in Brazil, which leads us to ratify the current hypotheses. Thus, the loss of habitat of the species for the agricultural enterprises increases the human contact with the specie, which should increase the number of notifications of the lonomism, generating greater epidemiological concern and habitat conservation for this specie. / Lonomia obliqua Walker 1855 (Saturniidae: Hemileucinae) é uma espécie de mariposa de interesse sanitário no Brasil. Suas larvas são agentes etiológicos do lonomismo, uma forma de erucismo causado pelo contato dos seres humanos com as estruturas urticantes da espécie. Os sintomas mais preocupantes do lonomismo são os quadros hemorrágicos sistêmicos que podem conduzir a diversos desfechos, inclusive o óbito. As primeiras notificações oficiais de acidentes com a espécie datam do final da década de 80, no estado do Rio Grande do Sul. A partir de então, diversos acidentes têm sido documentados no Brasil, principalmente nas regiões sul e sudeste do país. Com o aumento do número de vítimas, autoridades sanitárias do estado de São Paulo, representadas pelo do Instituto Butantã, desenvolveram um soro antilonômico, o qual é distribuído pelo Ministério da Saúde em localidades com maior prevalência de acidentes. Hipóteses têm sido levantadas sobre a relação entre o crescimento dos casos de lonomismo e a ocupação humana; contudo, pouco se conhece sobre a distribuição espacial e aspectos ecológicos da espécie para possibilitar os testes destas hipóteses. Diante do exposto, o presente estudo objetivou produzir um mapa para a distribuição geográfica potencial de L. obliqua no Brasil, baseando-se na combinação de diferentes algoritmos ENM (Ecological Niche Modeling). Foram utilizados 38 pontos de ocorrência distribuídos pela área geográfica do Brasil e região de Misiones, na Argentina, os quais foram particionados para calibração e avaliação do modelo de distribuição. Foram selecionadas oito variáveis contínuas climáticas e de solo entre 16 previamente cogitadas. Diferentes metodologias ENM foram testadas e confrontados quanto a valores de índice TSS (True Skill Statistic). O mapa-modelo final foi composto por uma combinação de quatro algoritmos (Gower, Mahalanobis, Maxent e SVM), com amostragens de pseudo-ausências fora de um envelope bioclimático e número de pseudo-ausências igual ao de presenças. Esse mapa-modelo foi binarizado a partir do limiar LPT (Lowest Presence Threshold) e recortado somente para o Brasil. Segundo este mapa-modelo, as áreas preditas como adequáveis a L. obliqua estariam restritas as latitudes ~12º e ~32º, e as longitudes ~39º e ~57º. Também foi realizada uma caracterização das variáveis abióticas relacionadas ao nicho da espécie, sendo essas extraídas da área predita como adequada a presença da espécie no mapa-modelo. O percentual de classes de uso da terra também foi extraído, a fim de contribuir com as hipóteses que condicionam o aumento de acidentes em função da ocupação humana. Neste quesito, encontramos grande parte da área predita dentro de classes de solos agrícolas no Brasil, o que nos leva a ratificar as hipóteses atuais. Assim, a perda de habitat da espécie para os empreendimentos agrícolas aumenta o contato humano com a espécie, o que deve aumentar o número de notificações do lonomismo, gerando maior preocupação a nível epidemiológico e de conservação de habitat para essa espécie.

Submitted by Cássia Santos (cassia.bcufg@gmail.com) on 2016-05-31T09:35:51Z No. of bitstreams: 2 Tese - Frederico Augusto Martins Valtuille Faleiro - 2016.pdf: 7096330 bytes, checksum: 04cfce04ef128c5bd6e99ce18bb7f650 (MD5) license_rdf: 23148 bytes, checksum: 9da0b6dfac957114c6a7714714b86306 (MD5) / Approved for entry into archive by Luciana Ferreira (lucgeral@gmail.com) on 2016-05-31T10:52:51Z (GMT) No. of bitstreams: 2 Tese - Frederico Augusto Martins Valtuille Faleiro - 2016.pdf: 7096330 bytes, checksum: 04cfce04ef128c5bd6e99ce18bb7f650 (MD5) license_rdf: 23148 bytes, checksum: 9da0b6dfac957114c6a7714714b86306 (MD5) / Made available in DSpace on 2016-05-31T10:52:51Z (GMT). No. of bitstreams: 2 Tese - Frederico Augusto Martins Valtuille Faleiro - 2016.pdf: 7096330 bytes, checksum: 04cfce04ef128c5bd6e99ce18bb7f650 (MD5) license_rdf: 23148 bytes, checksum: 9da0b6dfac957114c6a7714714b86306 (MD5) Previous issue date: 2016-03-07 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - CAPES / The climate changes are one of the major threats to the biodiversity and it is expected to increase its impact along the 21st century. The climate change affect all levels of the biodiversity from individuals to biomes, reducing the ecosystem services. Despite of this, the prediction of climate change impacts on biodiversity is still a challenge. Overcoming these issues depends on improvements in different aspects of science that support predictions of climate change impact on biodiversity. The common practice to predict the climate change impact consists in formulate ecological niche models based in the current climate and project the changes based in the future climate predicted by the climate models. However, there are some recognized limitations both in the formulation of the ecological niche model and in the use of predictions from the climate models that need to be analyzed. Here, in the first chapter we review the science behind the climate models in order to reduce the knowledge gap between the scientific community that formulate the climate models and the community that use the predictions of these models. We showed that there is not consensus about evaluate the climate models, obtain regional models with higher spatial resolution and define consensual models. However, we gave some guidelines for use the predictions of the climate models. In the second chapter, we tested if the predictions of correlative ecological niche models fitted with presence-absence match the predictions of models fitted with abundance data on the metrics of climate change impact on orchid bees in the Atlantic Forest. We found that the presence-absence models were a partial proxy of change in abundance when the output of the models was continuous, but the same was not true when the predictions were converted to binary. The orchid bees in general will decrease the abundance in the future, but will retain a good amount of suitable sites in the future and the distance to gained climatic suitable areas can be very close, despite of great variation. The change in the species richness and turnover will be mainly in the western and some regions of southern of the Atlantic Forest. In the third chapter, we discussed the drawbacks in using the estimations of realized niche instead the fundamental niche, such as overpredicting the effect of climate change on species’ extinction risk. We proposed a framework based on phylogenetic comparative and missing data methods to predict the dimensions of the fundamental niche of species with missing data. Moreover, we explore sources of uncertainty in predictions of fundamental niche and highlight future directions to overcome current limitations of phylogenetic comparative and missing data methods to improve predictions. We conclude that it is possible to make better use of the current knowledge about species’ fundamental niche with phylogenetic information and auxiliary traits to predict the fundamental niche of poorly-studied species. In the fourth chapter, we used the framework of the chapter three to test the performance of two recent phylogenetic modeling methods to predict the thermal niche of mammals. We showed that PhyloPars had better performance than Phylogenetic Eigenvector Maps in predict the thermal niche. Moreover, the error and bias had similar phylogenetic pattern for both margins of the thermal niche while they had differences in the geographic pattern. The variance in the performance was explained by taxonomic differences and not by methodological aspects. Finally, our models better predicted the upper margin than the lower margin of the thermal niche. This is a good news for predicting the effect of climate change on species without physiological data. We hope our finds can be used to improve the predictions of climate change effect on the biodiversity in future studies and support the political decisions on minimizing the effects of climate change on biodiversity. / As mudanças climáticas são uma das principais ameaças à biodiversidade e é esperado que aumente seu impacto ao longo do século XXI. As mudanças climáticas afetam todos os níveis de biodiversidade, de indivíduos à biomas, reduzindo os serviços ecossistêmicos. Apesar disso, as predições dos impactos das mudanças climáticas na biodiversidade é ainda um desafio. A superação dessas questões depende de melhorias em diferentes aspectos da ciência que dá suporte para predizer o impacto das mudanças climáticas na biodiversidade. A prática comum para predizer o impacto das mudanças climáticas consiste em formular modelos de nicho ecológico baseado no clima atual e projetar as mudanças baseadas no clima futuro predito pelos modelos climáticos. No entanto, existem algumas limitações reconhecidas na formulação do modelo de nicho ecológico e no uso das predições dos modelos climáticos que precisam ser analisadas. Aqui, no primeiro capítulo nós revisamos a ciência por detrás dos modelos climáticos com o intuito de reduzir a lacuna de conhecimentos entre a comunidade científica que formula os modelos climáticos e a comunidade que usa as predições dos modelos. Nós mostramos que não existe consenso sobre avaliar os modelos climáticos, obter modelos regionais com maior resolução espacial e definir modelos consensuais. No entanto, nós damos algumas orientações para usar as predições dos modelos climáticos. No segundo capítulo, nós testamos se as predições dos modelos correlativos de nicho ecológicos ajustados com presença-ausência são congruentes com aqueles ajustados com dados de abundância nas medidas de impacto das mudanças climáticas em abelhas de orquídeas da Mata Atlântica. Nós encontramos que os modelos com presença-ausência foram substitutos parciais das mudanças na abundância quando o resultado dos modelos foi contínuo (adequabilidade), mas o mesmo não ocorreu quando as predições foram convertidas para binárias. As espécies de abelhas, de modo geral, irão diminuir em abundância no futuro, mas reterão uma boa quantidade de locais adequados no futuro e a distância para áreas climáticas adequadas ganhadas podem estar bem próximo, apesar da grande variação. A mudança na riqueza e na substituição de espécies ocorrerá principalmente no Oeste e algumas regiões no sul da Mata Atlântica. No terceiro capítulo, nós discutimos as desvantagens no uso de estimativas do nicho realizado ao invés do nicho fundamental, como superestimar o efeito das mudanças climáticas no risco de extinção das espécies. Nós propomos um esquema geral baseado em métodos filogenéticos comparativos e métodos de dados faltantes para predizer as dimensões do nicho fundamental das espécies com dados faltantes. Além disso, nós exploramos as fontes de incerteza nas predições do nicho fundamental e destacamos direções futuras para superar as limitações atuais dos métodos comparativos filogenéticas e métodos de dados faltantes para melhorar as predições. Nós concluímos que é possível fazer melhor uso do conhecimento atual sobre o nicho fundamental das espécies com informação filogenética e caracteres auxiliares para predizer o nicho fundamental de espécies pouco estudadas. No quarto capítulo, nós usamos o esquema geral do capítulo três para testar a performance de dois novos métodos de modelagem filogenética para predizer o nicho térmico dos mamíferos. Nós mostramos que o “PhyloPars” teve uma melhor performance que o “Phylogenetic Eigenvector Maps” em predizer o nicho térmico. Além disso, o erro e o viés tiveram um padrão filogenético similar para ambas as margens do nicho térmico, enquanto eles apresentaram diferentes padrões espaciais. A variância na performance foi explicada pelas diferenças taxonômicas e não pelas diferenças em aspectos metodológicos. Finalmente, nossos modelos melhor predizem a margem superior do que a margem inferior do nicho térmico. Essa é uma boa notícia para predizer o efeito das mudanças climáticas em espécies sem dados fisiológicos. Nós esperamos que nossos resultados possam ser usados para melhorar as predições do efeito das mudanças climáticas na biodiversidade em estudos futuros e dar suporte para decisões políticas para minimização dos efeitos das mudanças climáticas na biodiversidade.

Submitted by Franciele Moreira (francielemoreyra@gmail.com) on 2017-08-17T18:33:27Z No. of bitstreams: 2 Dissertaçao - Lara de Macedo Monteiro - 2017.pdf: 68300760 bytes, checksum: ba7fbce35b9ab3e46180337ae3129580 (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) / Approved for entry into archive by Luciana Ferreira (lucgeral@gmail.com) on 2017-08-18T12:02:30Z (GMT) No. of bitstreams: 2 Dissertaçao - Lara de Macedo Monteiro - 2017.pdf: 68300760 bytes, checksum: ba7fbce35b9ab3e46180337ae3129580 (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) / Made available in DSpace on 2017-08-18T12:02:30Z (GMT). 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Responsible for harbouring a third of all plant species already classified under a threat category (n= 645), the Brazilian Cerrado has only 8.3% of its area legally protected. ln this biorne, the campos rupestres, a mountaintop grassland ecosystem, stands out for its high number of threatened species currently underrepresented in conservation strategies. ln chapter 1, we aimed at indicating priority areas to secure protection of the threatened plant species from the southern Espinhaço mountains, a region that encampasses large areas of campos rupestres. We found that it is possible to protect, on average, more than 25% of the threatened species' ranges, avoiding sites with extensive use for farming and mining and favouring areas with intensive fire frequency by constraining the management to a relatively small area of only 17% of the region. Conservation plans such as these proposed for campos rupestres represent important opportunities to fulfil the gap existent between research and implementation. However, we do not rule out the need for increasing sophisticated tools that account for the consequences of complex processes threatening biodiversity in the near future ( e.g. clima te change and deforestation) and especially the need for predictive and realistic conservation strategies that anticipate and mitigate their negative effects. Unfortunately, until now we have been relying species protection to a residual system of PAs that provide minimal conservation impact. Thus, in chapter 2 we aimed to select spatial conservation priorites that minimize the risk of deforestation while retaining sites with high plant biodiversity value threatened from climate change in the Brazilian Cerrado. We simulated two ways of spacing out priorities for conservation actions ("time-step action" and "acting now''), and two methods of setting priorities: one that minimizes expected habitat conversion and prioritizes high valuable sites to plant biodiversity at risk from climate change (maximum conservation impact) and another that prioritizes sites based only on their value for plant biodiversity at risk from climate change, regardless their vulnerability to land conversion ("usual approach''). We found that although the scenarios that maximize conservation impact avoided higher amounts of vegetation loss, they prevented least species' range loss. Moreover, the acting now scenarios always performed better in terms of range loss avoided compared to the time-step scenarios under the sarne method of prioritization. Finally, we believe that planning for vegetation loss avoidance is a more conservative strategy because vegetation information is less subjective to any source of bias and is a better surrogate for general biodiversity. We also recommend that acting as soon as possible is always the best strategy to guarantee biodiversity conservation in the Cerrado. / A Terra vem enfrentando as maiores taxas de extinção de espécies de sua história, e os humanos são a maior causa disso. Além da crise de biodiversidade, áreas ricas em espécies, que, por sua vez, coincidem com locais sob alta influência de atividades humanas (ex: hotspots de biodiversidade), são pouco representadas por Unidades de Conservação. No Brasil, essa realidade não é diferente. Responsável por abrigar um terço de todas as espécies de plantas já classificadas sob uma das categorias de ameaça (n=645), o Cerrado brasileiro possui somente 8.3% de sua área legalmente protegida. Nesse biorna, o ecossistema de campos rupestres destaca-se pelo seu alto número de espécies ameaçadas atualmente subrepresentadas em estratégias de conservação. No capítulo 1, nosso objetivo foi indicar áreas prioritárias para assegurar a proteção de espécies ameaçadas de plantas da Serra do Espinhaço Meridional, uma região que abrange grandes trechos de campos rupestres. Nós encontramos que é possível proteger, em média, mais de 25% da distribuição das espécies ameaçadas restringindo o manejo a uma área relativamente pequena de apenas 17% da região e evitando locais de uso extensivo do solo para agropecuária e mineração e favorecendo locais com alta ocorrência de queimadas. Planos de conservação como esse proposto para campos rupestres representam importantes oportunidades para preencher a lacuna existente entre pesquisa e implementação. No entanto, nós não descartamos a necessidade de ferramentas mais sofisticadas que considerem as consequências dos complexos processos que ameaçam a biodiversidade em um futuro próximo ( ex: mudanças climáticas e desmatamento) e, especialmente, a necessidade de estratégias de conservação preditivas e realistas que antecipem e mitiguem seus efeitos negativos. Infelizmente, até agora a proteção das espécies tem se restringido a um sistema residual de unidades de conservação de baixo impacto para a conservação. Portanto, no capítulo 2 nosso objetivo foi selecionar espacialmente locais de alto valor para a biodiversidade de plantas ameaçadas em um cenário de mudanças climáticas e ao mesmo tempo minimizar o risco de conversão da vegetação desses locais. Nós simulamos duas formas de particionar as ações de conservação ("ação em intervalos de tempo" e "agir agora") e dois métodos de estabelecer prioridades: um que minimiza a conversão de hábitat esperada e prioriza locais altamente importantes para a biodiversidade de plantas ameaçadas em um cenário de mudanças climáticas ("máximo impacto da conservação") e outro que prioriza locais baseando-se somente no seu valor para a biodiversidade de plantas ameaçadas em um cenário de mudanças climáticas, independentemente de sua vulnerabilidade ao desmatamento ("abordagem habitual''). Nós encontramos que, embora os cenários que maximizem o impacto da conservação tenham evitado maiores perdas de vegetação, eles evitaram uma menor perda no tamanho médio da distribuição das espécies comparado às abordagens habituais. Além disso, constatamos que os cenários "agir agora" tiveram um melhor desempenho em termos de perda de distribuição evitada comparado aos cenários de implementação sequencial de ações considerando um mesmo método de priorização. Finalmente, nós acreditamos que planejar para evitar perda de vegetação é uma estratégia mais segura, porque a informação sobre vegetação é menos sujeita a qualquer viés e é um melhor indicador para biodiversidade em geral. Também recomendamos que agir o quanto antes é sempre a melhor estratégia para garantir a conservação da biodiversidade no Cerrado.