Submitted by Onia Arantes Albuquerque (onia.ufg@gmail.com) on 2018-10-15T15:02:15Z No. of bitstreams: 2 Tese - Lucas Lacerda Caldas Zanini Jardim - 2018.pdf: 5066072 bytes, checksum: 4280b5b19a9111a59fea8065049fd5b3 (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) / Approved for entry into archive by Luciana Ferreira (lucgeral@gmail.com) on 2018-10-15T15:25:17Z (GMT) No. of bitstreams: 2 Tese - Lucas Lacerda Caldas Zanini Jardim - 2018.pdf: 5066072 bytes, checksum: 4280b5b19a9111a59fea8065049fd5b3 (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) / Made available in DSpace on 2018-10-15T15:25:17Z (GMT). No. of bitstreams: 2 Tese - Lucas Lacerda Caldas Zanini Jardim - 2018.pdf: 5066072 bytes, checksum: 4280b5b19a9111a59fea8065049fd5b3 (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Previous issue date: 2018-04-27 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - CAPES / Macroecology studies ecological pattern at large geographical and temporal scales. At these scales, information about hundreds or even thousands of studied species. This lack of information may potentially bias studies’ conclusions related with macroecological processes and patterns. In this thesis, we evaluated phylogenetic imputation methods, their uses and effects in macroecological studies. The first chapter evaluated different methods used to deal with missing data, taking into account different scenarios of species trait evolution, as well as percentage and pattern of missing data. We found that dealing with missing data relies on the specific goals and data of the study. Therefore, we suggested caution while using imputed database. In the second chapter, we tested the island rule effect in body mass and brain volume of primates. To do so, we fitted evolutionary models to those traits and then imputed the body mass and brain volume for Homo floresiensis. We concluded that primates do not follow the island rule and even though our models overestimated, on average, brain and body size of Homo floresiensis, its evolution did not deviate from primates’ evolutionary expectation. Lastly, in the third chapter, we tested existence of Bergmann’s rule in mammals using multiple imputation methods, in addition to considering the consequences of ignoring missing data while testing the rule. We found that ignoring missing data can invert (eg. changing from positive to negative effect) the effect of temperature on body mass, but this bias did not turn the effect statistically significant. Therefore, we concluded that mammals do not follow Bergmann’s rule, when evaluated at the class taxonomic level. Finally, this thesis discussed pros, cons and future research avenues in order to make phylogenetic imputation a more robust tool to deal with missing data in macroecology. / A macroecologia estuda padrões ecológicos em grandes escalas geográficas e temporais, em busca de quais processos moldam esses padrões. Nessas escalas de estudo, há raramente informações completas sobre as centenas ou até milhares de espécies estudadas. Essa ausência de informações tem o potencial de enviesar as conclusões dos estudos sobre padrões e processos macroecológicos. Nessa tese, nós avaliamos métodos de imputação filogenética, a sua aplicação e consequências em estudos macroecológicos. Para avaliar potenciais vieses do uso de banco de dados imputados, no primeiro capítulo, nós aplicamos diferentes métodos utilizados para tratar dados faltantes, sob diferentes cenários de evolução dos atributos das espécies, porcentagem e padrão dos dados faltantes. Nós encontramos que a forma de tratar o dado faltante pode ser dependente dos objetivos e dos dados de cada estudo e, portanto, nós sugerimos cautela ao utilizarmos bancos de dados imputados. No segundo capítulo, nós testamos o efeito da regra de ilha na evolução da massa corpórea e do volume cerebral de primatas. A partir dos melhores modelos evolutivos ajustados a esses atributos, nós imputamos a massa corpórea e volume cerebral de Homo floresiensis. Nós concluímos que primatas não seguem regra de ilha e que apesar de nossos modelos superestimarem, em média, o tamanho do corpo e cérebro de Homo floresiensis, a sua evolução não se desvia do esperado pela evolução de primatas. Por fim, no terceiro capítulo testamos a regra de Bergmann em mamíferos, utilizando métodos de imputação múltipla e avaliamos as consequências de desconsiderar os dados faltantes na detecção da regra. Nós encontramos que testar a regra sem considerar os dados faltantes pode inverter o efeito da temperatura na massa do corpo, mas esse viés não tornou o efeito estatisticamente significante. Portanto, concluímos que mamíferos não seguem a regra de Bergmann, quando toda a classe é avaliada. Por fim, essa tese discutiu vantagens, desvantagens e futuras linhas de pesquisa para tornar a imputação filogenética uma ferramenta mais robusta para tratarmos dados faltantes em macroecologia.

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.