Luciana Satiko Arasato. Orientadores: Camilo Daleles Rennó e Silvana Amaral

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Nathalia de Miranda Filipe
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1 Incluindo dependência espacial na modelagem da distribuição de Euterpe edulis Mart. (palmito juçara) no gradiente altitudinal da mata Atlântica em Ubatuba-SP. Luciana Satiko Arasato Orientadores: Camilo Daleles Rennó e Silvana Amaral Referata Biodiversa - INPE Out-2010

(palmito juçara) no gradiente altitudinal da mata Atlântica em

2 Retrocedendo um pouco... Modelagem do potencial de distribuição de palmeiras no Brasil

3 Palmeiras Família Arecaceae (Palmae) São as mais características da flora tropical Cerca de 240 gêneros e espécies (Lorenzi, 2004) buriti pupunha pupunha

4 Palmeiras São de grande interesse comercial e importantes economicamente para as comunidades locais

5 Palmeiras Sensoriamento Remoto

6 Algumas características ESTIPE Solitária Cespitosa Acaule Euterpe precatoria Mart. açaí, juçara, açaí-da-mata Oenocarpus mapora H. Karst. bacaba, bacabinha Syagrus microphylla Burret coquinho, ariri

7 Algumas características Pinadas Palmadas Inteira Phytelephas macrocarpa Ruiz & Pav. Jarina, marfim-vegetal Mauritiella armata (Mart.) Burret Caraná, caranã, buritiana FOLHAS Geonoma baculifera (Poit.) Kunth ubim

8 Algumas características Syagrus pseudococos (Raddi) Glassman Bactris tomentosa Mart. Desmoncus polyacanthos Mart

9 Euterpe edulis Mart. -Característica de floresta (Mata Atlântica) - juçara (popular) - palmito e açaí - deveria ser abundante!

10 Fonte: Amaral (2006) ALGORITMO Modelagem de distribuição de espécies Pontos de ocorrência Posição geográfica Variáveis ambientais temperatura precipitação topografia MODELO de DISTRIBUIÇÃO de ESPÉCIES Distribuição Preditiva

geográfica Variáveis ambientais temperatura

11 Fonte: Amaral (2006) ALGORITMO Modelagem de distribuição de espécies Pontos de ocorrência Posição geográfica Variáveis ambientais temperatura precipitação topografia MODELO de DISTRIBUIÇÃO de ESPÉCIES Distribuição Preditiva

12 Fonte: Amaral (2006) ALGORITMO Modelagem de distribuição de espécies Relacionadas com: - FISIOLOGIA e ECOLOGIA DA ESPÉCIE; - ESCALA Pontos de ocorrência Posição geográfica Variáveis ambientais temperatura precipitação topografia MODELO de DISTRIBUIÇÃO de ESPÉCIES Distribuição Preditiva

de ocorrência Posição geográfica Variáveis ambientais temperatura

13 Nicho ecológico Nicho fundamental todas as características do hipervolume de n-dimensões que age na espécie Nicho realizado porção do nicho fundamental considerando as interações interespecíficas G.E. Huntchinson Modelagem do potencial de distribuição de espécies

porção do nicho fundamental considerando as interações

14 Diana D.B. Valeriano(2006) temperatura Nicho ecológico Nicho fundamental todas as características do hipervolume de n-dimensões que age na espécie Nicho realizado porção do nicho fundamental considerando as interações interespecíficas G.E. Huntchinson tipo de solo Modelagem do potencial de distribuição de espécies

características do hipervolume de n-dimensões que age na espécie Nicho

15 Diana D.B. Valeriano(2006) temperatura Nicho ecológico Nicho fundamental todas as características do hipervolume de n-dimensões que age na espécie Nicho realizado porção do nicho fundamental considerando as interações interespecíficas G.E. Huntchinson Nicho fundamental tipo de solo Modelagem do potencial de distribuição de espécies

características do hipervolume de n-dimensões que age na espécie Nicho realizado

16 Diana D.B. Valeriano(2006) temperatura Nicho ecológico Nicho fundamental todas as características do hipervolume de n-dimensões que age na espécie Nicho realizado porção do nicho fundamental considerando as interações interespecíficas G.E. Huntchinson Nicho fundamental Nicho realizado Espaço ecológico tipo de solo Modelagem do potencial de distribuição de espécies

hipervolume de n-dimensões que age na espécie Nicho realizado porção do nicho fundamental

17 Diana D.B. Valeriano(2006) Componentes do nicho Abiótico ACESSO Distribuição geográfica real Interações Bióticas Modelagem do potencial de distribuição de espécies

18 Dados campo e coleções Abióticas: Radiação solar Temperatura Precipitação Evapotranspiração Topografia Solo (textura) Solo (comp. química) Bióticas: Competição Predação Parasitismo Herbivoria Facilitação Mutualismo Dispersão Modelagem do potencial de distribuição de espécies

química) Bióticas: Competição Predação Parasitismo Herbivoria

19 Dados Herbários Abióticas: Temperatura Precipitação Bioclimaticas Topografia do terreno Modelagem do potencial de distribuição de espécies

20 Como relacionar? Existem diversas técnicas: Regressão linear clássica; GLM; GAM; Bioclim; DOMAIN; Árvore de Clssificação; GARP MAXENT Etc... Modelagem do potencial de distribuição de espécies

21 Como relacionar? GARP Genetic Algorithm for Rule-set Prediction Maxent Maximum Entropy Modelagem do potencial de distribuição de espécies

22 Incluindo dependência espacial na modelagem da distribuição de Euterpe edulis Mart. (palmito juçara) no gradiente altitudinal da mata Atlântica em Ubatuba-SP.

23 Motivação... Joly e Martinelli (2004)

24 Motivação... Alves et al, 2008 HETEROGENEIDADE AMBIENTAL

25 Motivação... Floresta Montana(4 sp): Euterpe edulis Geonoma gamiova Geonoma schottiana Geonoma pohliana Floresta Submontana (9 sp): m Attalea dubia Astrocaryum aculeatissimum Bactris setosa, B. hatschbachii Euterpe edulis G. gamiova, G. pohliana G. elegans Syagrus pseudococos Fonte: modificado de Fisch et al, 2009 (comunicação pessoal) Floresta de terras baixas (6 sp): Astrocaryum aculeatissimum Bactris setosa Euterpe edulis G. gamiova, G. elegans Syagrus pseudococos

26 Motivação... Floresta Montana(4 sp): Euterpe edulis Geonoma gamiova Geonoma schottiana Geonoma pohliana The mid-domaineffect Cowell e Lees (2000) Floresta Submontana (9 sp): m Attalea dubia Astrocaryum aculeatissimum Bactris setosa, B. hatschbachii Euterpe edulis G. gamiova, G. pohliana G. elegans Syagrus pseudococos Fonte: modificado de Fisch et al, 2009 (comunicação pessoal) Floresta de terras baixas (6 sp): Astrocaryum aculeatissimum Bactris setosa Euterpe edulis G. gamiova, G. elegans Syagrus pseudococos

27 Motivação... Distribuição da riqueza e abundância das palmeiras Fonte: Fisch et al, 2009 (comunicação pessoal)

28 Perguntas As variações de abundância e de riqueza das palmeiras observadas no PESM seguem o gradiente altitudinal existente na região? A autocorrelação está presente? Como modelar a distribuição da abundância e riqueza das palmeiras?

29 Perguntas As variações de abundância e de riqueza das palmeiras observadas no PESM seguem o gradiente altitudinal existente na região? A autocorrelação está presente? Como modelar a distribuição da abundância e riqueza das palmeiras?

30 Perguntas As variações de abundância e de riqueza das palmeiras observadas no PESM seguem o gradiente altitudinal existente na região? A autocorrelação está presente? Como modelar a distribuição da abundância e riqueza das palmeiras?

31 Perguntas As variações de abundância e de riqueza das palmeiras observadas no PESM seguem o gradiente altitudinal existente na região? A autocorrelação está presente? Como modelar a distribuição da abundância e riqueza das palmeiras?

32 Área de estudo

Mata Atlântica Floresta Ombrófila Densa (FOD) Atlântica Veloso et al (1991) IBGE Fitofisionomia Descrição Floresta Ombrófila Aluvial Floresta encontrada às margens dos cursos d água Floresta

33 Mata Atlântica Floresta Ombrófila Densa (FOD) Atlântica Veloso et al (1991) IBGE Fitofisionomia Descrição Floresta Ombrófila Aluvial Floresta encontrada às margens dos cursos d água Floresta Ombrófila Densa de Terras Baixas Planícies costeiras. Solo de restinga. De 5-50 m de altitude Floresta Ombrófila Densa Submontana Sopé das Serras. De m de altitude Floresta Ombrófila Densa Montana Floresta Ombrófila Densa Alto-montana Encostas. De m de altitude Topo das altitudes. Acima de 1500 m de altitude

34 Fluxograma do trabalho

35 Dados iniciais Dados de entrada Geração dos modelos

36 Dados iniciais

37 Dados de ocorrência palmeiras Dados iniciais

38 Dados iniciais Dados de ocorrência palmeiras Pontos de altitude Curvas de nível

39 Dados iniciais Dados de ocorrência palmeiras Pontos de altitude Curvas de nível

40 Dados iniciais Dados de ocorrência palmeiras Pontos de altitude Curvas de nível

41 Dados de entrada do modelo

42 Dados de entrada Riqueza e Abundância (variável dependente) nº de spp nº de indivíduos unidade amostral = 100 m²

43 Dados de entrada 14 plot (1ha) 1400 subplots (100m²)

44 Autocorrelação

Moran MULTISPATI http://www.ecoevol.ufg.

45 Autocorrelação Correlogramas Análise espacial multivariado baseado no Índice de Moran MULTISPATI Implementado no R Package Ade4 Dray et al (2008)

Correlogramas Todas as parcelas juntas: E. edulis Dist.Class I Moran p I (max) 14.891 0.442823 0.001 0.70444 25 0.364844 0.001 0.692422 35 0.366227 0.001 0.679404 45 0.337206 0.001 0.654817 55 0.

46 Correlogramas Todas as parcelas juntas: E. edulis Dist.Class I Moran p I (max) (Log)

Correlogramas Todas as parcelas juntas: Riqueza Classes index Dist.Class I Moran p I(max) 9.782-20 0 14.891 0.256087 0.001 0.593303 20-30 1 25 0.258413 0.001 0.588992 30-40 2 35 0.22887 0.001 0.574018 40-50 3 45 0.

47 Correlogramas Todas as parcelas juntas: Riqueza Classes index Dist.Class I Moran p I(max) (Log)

Correlogramas Parcelas FGHIJ: E. edulis Index classes Dist.Class I Moran p I (max) 1 9.782-20 14.891 0.270074 0.001 0.562496 2 20-30 25 0.168176 0.001 0.495338 3 30-40 35 0.141136 0.001 0.496806 4 40-50 45 0.

49 Correlogramas Parcelas FGHIJ: E. edulis Index classes Dist.Class I Moran p I (max) (Log)

Correlogramas Parcelas FGHIJ: Riqueza classes Dist.Class I Moran p I (max) 9.782-20 14.891 0.34991 0.001 0.675892 20-30 25 0.351566 0.001 0.649931 30-40 35 0.330418 0.001 0.675078 40-50 45 0.345643 0.

50 Correlogramas Parcelas FGHIJ: Riqueza classes Dist.Class I Moran p I (max)

51 PCA

52 Modelagem

53 MODELOS FINAIS

54 Referências Amaral, S Etapas Básicas da Modelagem de Distribuição de Espécies. Disponível em: < Acessado em: 22 de ago de Dray, S; Saïd, S; Débias, F. Spatial ordination of vegetation data using a generalization of Wartenberg s multivariate spatial correlation. Journal of Vegetation Science 19:

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