Nome do Projeto
Modelagem de Distribuição de Espécies Animais: Ferramentas para Conservação e Manejo
Ênfase
Pesquisa
Data inicial - Data final
21/05/2025 - 30/04/2029
Unidade de Origem
Coordenador Atual
Área CNPq
Ciências Biológicas
Resumo
Este projeto visa compreender padrões de ocorrência e prever áreas adequadas para espécies animais por meio da modelagem de distribuição de espécies (MDS) com algoritmos de Máxima Entropia. Serão integrados dados de múltiplas fontes, incluindo plataformas de ciência cidadã, registros institucionais e variáveis ambientais climáticas, topográficas e de uso do solo. Os modelos serão construídos com diferentes combinações de partições espaciais, atributos e multiplicadores de regularização, sendo avaliados com base em critérios de desempenho estatístico e realismo biológico. Também poderão ser realizadas projeções para cenários futuros de mudanças climáticas, com o objetivo de subsidiar estratégias de conservação e manejo sob diferentes contextos de aquecimento global.
Objetivo Geral
Desenvolver modelos de distribuição de espécies animais que permitam identificar áreas atuais e futuras de adequação ambiental, visando subsidiar ações de conservação e manejo em diferentes cenários ecológicos e climáticos.
Justificativa
A identificação de áreas adequadas para espécies é uma etapa crítica para a definição de prioridades de conservação e planejamento do uso da terra. Modelos de distribuição de espécies oferecem uma ferramenta poderosa para prever padrões espaciais de ocorrência com base em dados empíricos e variáveis ambientais. Ao integrar dados de múltiplas fontes e utilizar algoritmos robustos como Máxima Entropia, este projeto contribui para a construção de cenários confiáveis de distribuição atual e futura, permitindo uma atuação preventiva e estratégica frente às ameaças da perda de habitat e mudanças climáticas.
Metodologia
Serão compilados registros de ocorrência de espécies animais a partir de bases públicas, institucionais e de ciência cidadã, harmonizados e georreferenciados. Variáveis ambientais preditoras incluirão dados climáticos, topográficos e de cobertura e uso da terra. A modelagem será conduzida com o algoritmo Maxent, utilizando diferentes combinações de classes de atributos, partições espaciais e parâmetros de regularização. A seleção de modelos será baseada em métricas de discriminação, sobreajuste e realismo biológico. Projeções futuras poderão ser realizadas com dados de cenários climáticos distintos. As áreas de consenso e divergência entre modelos serão mapeadas, e análises de sensibilidade serão aplicadas para avaliar a robustez das projeções.
Indicadores, Metas e Resultados
Indicadores: Número de espécies modeladas; número de modelos ajustados e avaliados; áreas de consenso mapeadas; cenários futuros projetados.
Metas: Modelar ao menos 5 espécies-alvo; gerar mapas de adequação atual e futura; produzir dois artigos científicos e um material de divulgação técnica.
Resultados esperados: Identificação de áreas prioritárias para conservação e manejo; desenvolvimento de modelos robustos de distribuição; geração de subsídios aplicáveis a políticas públicas de biodiversidade frente às mudanças ambientais.
Metas: Modelar ao menos 5 espécies-alvo; gerar mapas de adequação atual e futura; produzir dois artigos científicos e um material de divulgação técnica.
Resultados esperados: Identificação de áreas prioritárias para conservação e manejo; desenvolvimento de modelos robustos de distribuição; geração de subsídios aplicáveis a políticas públicas de biodiversidade frente às mudanças ambientais.
Equipe do Projeto
| Nome | CH Semanal | Data inicial | Data final |
|---|---|---|---|
| RAFAEL ANTUNES DIAS | 4 | ||
| THEO LAZZARI |