Return to search

Duas Abordagens na Modelagem da Distribuição de Aves na Amazônia: Áreas de Endemismo versus Variáveis Abióticas / Two approaches in modeling of bird distribution in the Amazon: endemic areas versus abiotic variable

Submitted by Gizele Lima (gizele.lima@inpa.gov.br) on 2017-02-15T19:41:46Z
No. of bitstreams: 2
Dissertacao defessa mestrado - JMRO _versao 2_.pdf: 2923504 bytes, checksum: add68dc893f4fb5ec76fb266b66de6e7 (MD5)
license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) / Made available in DSpace on 2017-02-15T19:41:46Z (GMT). No. of bitstreams: 2
Dissertacao defessa mestrado - JMRO _versao 2_.pdf: 2923504 bytes, checksum: add68dc893f4fb5ec76fb266b66de6e7 (MD5)
license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5)
Previous issue date: 2016-07-04 / Conselho Nacional de Pesquisa e Desenvolvimento Científico e Tecnológico - CNPq / The birds besides being one of the most representative taxonomic groups of the Amazon, are
not yet known aspects related with its the distribution and ecological and historical factors
that can determine it. In general, to model their distribution are used climatic and
environmental variables depending on the scale, that can not clearly explain its distribution.
Thus, the aim of this study was to determine how models based on three different approaches,
predict the spatial distribution of species of Amazonian birds in areas with different
biogeographic characteristics. First was made species distribution models using layers of
polygons of Amazon Birds endemism areas and distribution of flooded environments. Later,
were built models with climate and topography variables, using the mathematical algorithm of
maximum entropy (MAXENT). There were no significant differences between the two
approaches to Topaza pyra, Rhegmatorhina gymnops, Touit huetii, Lophotriccus galeatus and
Knipoleugus orenocensis and could not identify a pattern to identify in general which the
predictions were the most likely. It was found that for T. pyra, R. gymnops and T. huetii
models made with areas of endemism (MAE) were more likely than models with abiotic
variables (MVA). In turn, the abiotic variables models (MVA) were more likely than
endemism areas models (MAE) for L. galeatus, T. pyra, R. melanosticta and Knipolegus
orenocensis. In general all models showed high performance values, and only for Heliodoxa
schreibersii and Synallaxis propinqua the failure rate was higher than the sensitivity. We
conclude that in general none of the two approaches were more likely than the other. Still you
need to understand how they interact the two approaches in traditional sets models, extending
the analysis to other species and achieve greater quantity and quality of data and
environmental information to make more accurate and reliable inferences about the
predictions of distribution and draw definitive conclusions. / As aves são um dos grupos taxonômicos mais representativos da Amazônia, porém, ainda são
pouco conhecidos aspectos da sua distribuição e fatores ecológicos e históricos que a
determinam. Geralmente, para modelar a distribuição, são usadas variáveis climáticas e
topográficas em diferentes escalas que prevem ou não sua ocorrencia. Sendo assim, o objetivo
do presente estudo foi gerar os melhores mapas preditivos para aves amazônicas, comparando
e testando as previsões com duas abordagens, afim de auxiliar estudos futuros com
ferramentas mais apropriadas para construir modelos de distribuição. Primeiro foram feitos
modelos de distribuição utilizando camadas de polígonos das áreas de endemismo.
Posteriormente, foram construídos modelos com variáveis do clima e topografía, utilizando o
algoritmo matemático MAXENT. Não existiram diferenças significativas entre as abordagens
para Topaza pyra, Rhegmatorhina gymnops, Touit huetii, Lophotriccus galeatus e
Knipoleugus orenocensis e não foi identificado um padrão geral. Foi encontrado que para T.
pyra, R. gymnops e T. huetii os modelos feitos com áreas de endemismo (MAE) foram mais
acertados que os modelos com variáveis abiótias (MVA). Por sua vez, os modelos com
variáveis abióticas (MVA) foram mais acertados que os modelos de áreas de endemismo
(MAE) para, L. galeatus, T. pyra, R. melanosticta e Knipolegus orinoicensis. Em geral todos
os modelos mostraram altos valores de desempenho, e apenas para Heliodoxa schreibersii e
Synallaxis propinqua a taxa de omissão foi mais alta que a sensitividade. Conclui-se que em
geral nenhuma das duas abordagens foi mais acertada. Mesmo assim é preciso entender como
interagem as duas abordagens em modelos tradicionais, estender as análises para outras
espécies e obter maior quantidade e qualidade de dados e informação ambiental para fazer
inferências mais precisas e confiáveis sobre as previsões da distribuição e obter conclusões
definitivas

Identiferoai:union.ndltd.org:IBICT/oai:localhost:tede/2228
Date04 July 2016
CreatorsRuiz Ovalle, Juan Miguel
ContributorsHaft, Mario Eric Cohn
PublisherInstituto Nacional de Pesquisas da Amazônia, Biologia (Ecologia), INPA, Brasil, Coordenação de Pós Graduação (COPG)
Source SetsIBICT Brazilian ETDs
LanguagePortuguese
Detected LanguageEnglish
Typeinfo:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis
Formatapplication/pdf
Sourcereponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações do INPA, instname:Instituto Nacional de Pesquisas da Amazônia, instacron:INPA
Rightshttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/, info:eu-repo/semantics/openAccess
Relation5004743602847313034, 600, 600, 600, 3806999977129213183, -2555911436985713659

Page generated in 0.0028 seconds