PPGBV UFMG
Aplicação da modelagem de distribuição geográfica potencial para macrófitas aquáticas: um estudo de caso com a invasora Egeria densa Planch. no rio São Francisco Dr. Edson Gomes de Moura Júnior (NEMA / UNIVASF) Prof. Dr. Renato Garcia Rodrigues (UNIVASF) Prof. Dr. José Pires de Lemos Filho (UFMG) Prof. Dr. William Severi (UFRPE) Profa. Drª. Luciana Hiromi Yoshino Kamino (UFMG)
Modelagem de distribuição geográfica potencial
IMPORTÂNCIAS: ü Distribuição de espécies; ü Identificar preditores ambientais.
UTILIDADES DA MODELAGEM COM PLANTAS AQUĂ TICAS
PETERSON et al. (2003) Hydrilla verticillata
Mukherjee et al. (2011) Hygrophila sp.
Lehtonen et al. (2009) Echinodorus grandiflorus
INTRODUÇÃO REDUÇÃO DA BIODIVERSIDADE
Zooplâncton
Fitoplâncton
Ictiofaun a
(Gopal 1990; Wells et al. 1997, Bini and Thomaz 2005, Brundu 2015)
Bentos
Paradigmas metodológicos da modelagem
ü Utilizar dados de ocorr ê ncia de metadados (artigos ou banco de dados de herbários); ü Utilizar camadas Bioclim áticas (geradas com informa ç õ es de satélite);
PREDITORES AMBIENTAIS
Radiação subaquática (Turbidez)
Ciclagem de Nutrientes
OBJETIVO Avaliar a aplica ç ã o da modelagem de distribui ç ã o geogr á fica potencial para macr ó fitas aqu á ticas, baseando- se no confronto de modelos que seguem ou n ã o aos paradigmas metodol ó gicos indicados para plantas terrestres, sendo a invasora Egeria densa utilizada como objeto de estudo no rio São Francisco.
Fonte: Plants e Flowers 2016 (www.plantsrescue.com)
Egeria densa Planch. (Hydrocharitaceae)
MATERIAL E MÉTODOS (Confronto de modelos) REGISTROS
CAMPO
PREDITORES
METADADOS BIOCLIMÁTIC ü Herbário (Splink);OS ü Artigos
LIMNOLÓGICOS
MATERIAL E MÉTODOS
ü
12
expedi ç ões
amostrais (outubro de 2006 e julho de 2009); ü
Coleta de registros das
esp é cies e
dados 13 vari áveis limnológicas em 68 pontos amostrais
MATERIAL E MÉTODOS Referência/Equipame Sigla
Variáveis
TRANS Transparência
Unidade
Categoria
nto
m
Limnológica
Secchi disc Multiparâmetro YSI (556
COND Condutividade
μS
Limnológica
MPS) Multiparâmetro YSI (556
TEM
Temperatura
ºC
Limnológica
Multiparâmetro YSI (556
Oxigênio OD
dissolvido
MPS)
mg.L/
1
Limnológica
MPS) Multiparâmetro YSI (556
TUR
Turbidez
UNT
Limnológica
MPS) Multiparâmetro YSI (556
pH
pH
pH
Limnológica
MPS)
MATERIAL E MÉTODOS Referência/Equipa
Sigl a
Variáveis
Unidade
Categoria
mento
PT Fóforo total
mg.L/
1
Limnológica
Valderrama (1981)
PO4 Fosfato inorgânico
mg.L/
1
Limnológica
Valderrama (1981) Golterman et al.
NO3 Nitrato
mg.L/
1
Limnológica
(1978) Mackareth et al.
NO2 NitritoNitrato
mg.L/
1
Limnológica
(1978) Mackareth et al.
Nitrogênio NA amoniacal
mg.L/
1
Limnológica
(1978)
FEO Feofitina a
µg/L/
1
Limnológica
Lorenzen (1967)
CLO Clorofila a
µg/L/
1
Limnológica
Lorenzen (1967)
Frascos de 500 mL
LABLIMNO/UFRPE
Sigla Variáveis
Unidade
Bio1
Temperatura média anual
°C
Bio2
Amplitude diurna média
°C
Bio3
Isotermalidade (bio2/bio7) (* 100)
°C
Sazonalidade da temperatura = (desvio Bio4
padrão * 100)
°C
Bio5
Temperatura máxima do mês mais quente
°C
Bio6
Temperatura mínima do mês mais frio
°C
Bio7
Intervalo da temperatura anual (bio5/ bio6)
°C
Temperatura média do trimestre mais Bio8
úmido
°C
Bio9
Temperatura média do trimestre mais seco
°C
Temperatura média do trimestre mais Bio10 quente
°C
Bio11 Temperatura média do trimestre mais frio
°C
Bio12 Precipitação anual
mm
Bio13 Precipitação do mês mais chuvoso
mm
Bio14 Precipitação do mês mais seco
mm
Sazonalidade de precipitação (coeficiente de Bio15 Bioclimvariação) (Hijmans et al., 2005) Precipitação do trimestre mais úmido Bio16
mm
Bio17 Precipitação do trimestre mais seco
mm
mm
ArcView 3.2 Estações meteorológicas (1950 a 2000)
MODELAGEM üPROCEDIMENTO DE OPTIMIZAÇÃO (algoritmo Maxent); üAVALIAÇÃO DO DESEMPENHO (Proporção Binomial);
Número de pixels da área total ------------------- número total de p Número de pixels da área do modelo ----------- número de acerto
p (refuta ou aceita H0) H0 do teste binomial - o modelo é explicado pelo acaso) Poder (Diferença do valor real de um parâmetro, em relação ao valor da
RESULTADOS (PONTOS DE OCORRÊNCIA) Modelos
Dados
Egeria densa Área Erro (km2) s
Teste Binomial Poder (0.05) P
Limnológic Herbário/artig 5980 3 0.1442 0.14 as os Limnológic 5426 1 < 0.0001 1 as Campo Herbário/artig 8234 1 0.0517 Bioclim 0.68 os Eichhornia crassipes 6603 2 0.0118 0.89 Teste Binomial Área Bioclim Campo Erro Modelos Dados (km2) s Poder (0.05) P Limnológic Herbário/artig 7297 3 0.483 0.043 as os Limnológic 3653 3 < 0.0001 0.996 as Campo Herbário/artig 9013 2 0.283 Bioclim 0.147 os COLETAS METADADO 6115 2 0.009 S 0.9 Bioclim DE CAMPO Campo
DERIVA DE MACRÓFITAS NO RIO SÃO FRANCISCO
RESULTADOS (NATUREZA DAS CAMADAS)
Modelos Limnológic as Bioclim Modelos Limnológic as Bioclim
Dados
Egeria densa Área Erro (km2) s
Teste Binomial Poder (0.05) P
5426 1 < 0.0001 1 Campo 6603 2 0.0118 0.89 Campo Eichhornia crassipes Teste Binomial Área Erro Dados (km2) s Poder (0.05) P Campo Campo
LIMNOLÓGICAS
3653 6115
3 2
< 0.0001 0.009
BIOCLIMÁTICAS
0.996 0.9
VARIAÇÃO LATITUDINAL
RESULTADOS (GRADIENTE DE PROFUNDIDADE) Egeria densa Modelos
Preditor
Cheia superfície Cheia fundo Vazante superfície Vazante fundo Modelos Cheia superfície Cheia fundo Vazante superfície Vazante fundo
Área (km2)
Erro s
5426 Limológicas 5425 Limológicas 6004 Limológicas 6115 Limológicas Eichhornia crassipes
1 2 2 2
Preditor
Área (km2)
Erro s
Limológicas Limológicas Limológicas Limológicas
9725 9216 3653 4831
1 1 3 3
SUPERFÍCIE
Teste Binomial Poder P (0.05) 1 < 0.0001 0.0008 1 0.0032 0.98 0.009 0.9 Teste Binomial Poder P (0.05) 0.424 0.06 0.229 0.17 0.996 < 0.0001 0.002 0.944
FUNDO
MODELOS FINAIS PARA Egeria densa Erro de omissão = 1 AUC treino = 0.848 AUC teste = 0.803 P teste binomial = 0.001 Poder = 1
Registros de campo e camadas limnológicas, obtidas em campo
Erro de omissão = 3 AUC treino = 0.649 AUC teste = 0.193 P teste binomial = 0.067 Poder – 0.44
Registros de metadados camadas bioclimáticas, obtidas de informações de satélite
CONCLUSÂO
Ficou evidente que a modelagem de distribui ç ã o geogr á fica potencial pode ser utilizada como uma ferramenta para o manejo de macr ó fitas aqu áticas invasoras e conserva ç ã o de recursos h í dricos, desde que respeitada determinadas premissas metodol ógicas e biol ó gicas espec í ficas para esses organismos
PPGBV UFMG
Aplicação da modelagem de distribuição geográfica potencial para macrófitas aquáticas: um estudo de caso com a invasora Egeria densa Planch. no rio São Francisco Dr. Edson Gomes de Moura Júnior (NEMA / UNIVASF) Prof. Dr. Renato Garcia Rodrigues (UNIVASF) Prof. Dr. José Pires de Lemos Filho (UFMG) Prof. Dr. William Severi (UFRPE) Profa. Drª. Luciana Hiromi Yoshino Kamino (UFMG)