Preditores ambientais, estrutura espacial e distribuição geográfica potencial de macrófitas aquáticas invasoras no Rio São Francisco, Brasil

Exportado OPUSMade available in DSpace on 2019-08-11T06:23:03Z (GMT). No. of bitstreams: 1 tese.pdf: 2203229 bytes, checksum: f93184314a0a22958dd8262f9dced286 (MD5) Previous issue date: 24A Modelagem de distribuição geográfica potencial tem sido utilizada como uma importante ferramenta no manejo de espécies invasoras. A modelagem gera mapas que indicam áreas ambientalmente adequadas à ocorrência dessas espécies, sendo esses mapas resultados de procedimentos de otimização (correlações entre os registros de ocorrência da espécie alvo com variáveis ambientais). Estudos que analisam variáveis ambientais explicativas (chamadas de preditores ambientais) de padrões de ocorrência de espécies invasoras também têm contribuído no manejo dessas plantas. Entretanto, para determinadas comunidades biológicas, como por exemplo, macrófitas aquáticas, os estudos sobre essas abordagens apresentam investigações metodológicas que ainda necessitam de avaliação crítica. Nesse sentido, essa tese apresentará dois capítulos com discussões sobre os principias paradigmas metodológicos dos estudos sobre preditores ambientais ou distribuição geográfica potencial de macrófitas aquáticas, focando em espécies invasoras. No primeiro capítulo realizamos uma análise crítica da modelagem de distribuição geográfica potencial de macrófitas aquáticas, baseando-se em um estudo de caso com as invasoras Egeria densa e Eichhornia crassipes no rio São Francisco, Brasil. Nessa pesquisa avaliamos: a diferença entre a modelagem de macrófitas flutuantes e submersas fixa; o melhor conjunto de registros das espécies (registro de campo ou informações de herbário/artigo) ou de preditores ambientais (bioclimáticos ou limnológicos) nesses modelos; a influência da profundidade da coleta dos dados limnológicos (superfície x fundo) no desempenho dos modelos; e a importância da seleção estatística de preditores ambientais no processo de otimização. Os modelos foram computados a partir de processos de otimização (correlação entre os registros da espécie e preditores ambientais) através do algoritmo Maxent, sendo o teste binomial utilizado para comparar o desempenho dos modelos. Os modelos gerados para E. crassipes (flutuante) apresentaram erros de veracidade nos pontos de registros da espécie (independentemente da origem dos dados), sendo sua capacidade de deriva para ambientes com correnteza a provável causa desse viés metodológico. Modelos optimizados com registros de campo, preditores limnológicos coletados na superfície e/ou com seleção de preditores não colineares apresentaram os melhores desempenhos, independente da espécie alvo. O segundo capítulo da tese teve por objetivo investigar a presença de estrutura espacial na ocorrência de E. densa em ambientes semi-lóticos do rio São Francisco e, consequentemente, identificar e particionar a explicação do conjunto de preditores ambientais (limnológicos ou bioclimáticos) ou do A Modelagem de distribuição geográfica potencial tem sido utilizada como uma importante ferramenta no manejo de espécies invasoras. A modelagem gera mapas que indicam áreas ambientalmente adequadas à ocorrência dessas espécies, sendo esses mapas resultados de procedimentos de otimização (correlações entre os registros de ocorrência da espécie alvo com variáveis ambientais). Estudos que analisam variáveis ambientais explicativas (chamadas de preditores ambientais) de padrões de ocorrência de espécies invasoras também têm contribuído no manejo dessas plantas. Entretanto, para determinadas comunidades biológicas, como por exemplo, macrófitas aquáticas, os estudos sobre essas abordagens apresentam investigações metodológicas que ainda necessitam de avaliação crítica. Nesse sentido, essa tese apresentará dois capítulos com discussões sobre os principias paradigmas metodológicos dos estudos sobre preditores ambientais ou distribuição geográfica potencial de macrófitas aquáticas, focando em espécies invasoras. No primeiro capítulo realizamos uma análise crítica da modelagem de distribuição geográfica potencial de macrófitas aquáticas, baseando-se em um estudo de caso com as invasoras Egeria densa e Eichhornia crassipes no rio São Francisco, Brasil. Nessa pesquisa avaliamos: a diferença entre a modelagem de macrófitas flutuantes e submersas fixa; o melhor conjunto de registros das espécies (registro de campo ou informações de herbário/artigo) ou de preditores ambientais (bioclimáticos ou limnológicos) nesses modelos; a influência da profundidade da coleta dos dados limnológicos (superfície x fundo) no desempenho dos modelos; e a importância da seleção estatística de preditores ambientais no processo de otimização. Os modelos foram computados a partir de processos de otimização (correlação entre os registros da espécie e preditores ambientais) através do algoritmo Maxent, sendo o teste binomial utilizado para comparar o desempenho dos modelos. Os modelos gerados para E. crassipes (flutuante) apresentaram erros de veracidade nos pontos de registros da espécie (independentemente da origem dos dados), sendo sua capacidade de deriva para ambientes com correnteza a provável causa desse viés metodológico. Modelos optimizados com registros de campo, preditores limnológicos coletados na superfície e/ou com seleção de preditores não colineares apresentaram os melhores desempenhos, independente da espécie alvo. O segundo capítulo da tese teve por objetivo investigar a presença de estrutura espacial na ocorrência de E. densa em ambientes semi-lóticos do rio São Francisco e, consequentemente, identificar e particionar a explicação do conjunto de preditores ambientais (limnológicos ou bioclimáticos) ou do fator espaço nesse padrão de ocorrência, sendo essa investigação pioneira para de regiões tropicais. Entre 2006 e 2010, realizamos 12 expedições para coletar dados limnológicos e de ocorrência da espécie em 68 pontos amostrais, sendo coletadas informações adicionais de 19 variáveis bioclimáticas do BioClim. Realizamos análise multivariada (NMDS) e teste t para avaliar o ajuste da espécie para ambientes semi-lóticos do rio e correlogramas para testar autocorrelação espacial na variável resposta. Aplicamos seleções de modelos automáticos para identificar o conjunto de preditores ambientais e filtros espaciais explicativos do padrão de ocorrência da espécie e partição de variância para descriminar a explicação atribuída aos preditores ambientais e/ou espaciais nesses padrões. Os resultados confirmaram o ajuste de E. densa para ambientes lênticos do rio e a presença de estrutura espacial na variável resposta. Os modelos mais parcimoniosos indicaram a condutividade, fosfato inorgânico, fósforo total, transparência, turbidez e pH como os principais preditores ambientais da ocorrência de E. densa pelos ambientes semi-lóticos do rio. Nos modelos selecionados, a explicação atribuída ao fator espaço foi superior à indicada para os preditores ambientais, sendo a limitação da dispersão de E. densa influenciada pelos barramentos físicos desses ecossistemas. Em síntese, esta tese apresentou uma análise crítica sem precedentes das questões metodológicas e conceituais no que diz respeito à distribuição geográfica potencial ou predadores ambientais de macrófitas aquáticas invasoras, proporcionando uma ampliação do conhecimento sobre o manejo dessas plantas. Palavras-chave: Maxent, limnologia, modelagem, plantas aquáticas, seleção de modelos.The geographic distribution modelling is an important tool, which has been used for the management of invasive species. The modelling creates maps that indicate environmentally suitable areas for the occurrence of target species. Such maps are the result of optimization procedures (correlations between the occurrence records of the target species and environmental variables). Studies that analyze explanatory environmental variables about the patterns of occurrence of invasive species have also contributed to the control of invasive plants. However, for certain biological communities, for instance macrophytes, studies with such approaches still lack methodological investigations with critical evaluation. This thesis comprises two chapters that discuss major methodological paradigms about the studies of environmental predictors and potential geographic distribution of aquatic plants, using invasive species as study models. The first chapter refers to a critical analysis of the potential geographic distribution modelling of aquatic macrophytes, analyzing two invasive species, Egeria densa and Eichhornia crassipes, in the São Francisco River, northeastern Brazil. This research evaluates: differences between the modelling of floating and submerged fixed macrophytes; best records of the species (field records or herbarium/article information) or environmental predictors (Bioclimatic or limnological) in such models; the influence of the depth of collection of limnological data on the performance of the models; and the importance of statistic treatment of environmental predictors during optimization process. The models were computed after optimization process performed using the Maxent algorithm, and binomial tests were used to compare the efficiency of the models. The models for E. crassipes (floating species) showed veracity errors on the recorded points of occurrence (regardless of the data source), which is probably due to its capacity to drift in environments with water flow, causing such methodological bias. Optimized models with field records, limnologic predictors collected on the surface and/or with selected non-collinear predictors performed better than those generated using records obtained from herbaria/articles, with bioclimatic or limnologic predictors collected on the deep, and/or without statistical selection of environmental predictors. The second chapter analyzes the presence of spatial structure in the occurrence of E. densa in semi-lotic regions of the São Francisco River. Also, we identified and partitioned the explanation of the set of environmental predictors (limnology or bioclimatic) or of the space factor on its occurrence pattern. Between 2006 and 2010, we conducted 12 expeditions to collect limnologic and occurrence data of the analyzed species at 68 sampling points. Additionally, the information of 19 bioclimatic variables were collected from BioClim. We performed multivariate analysis (NMDS) and t test to evaluate the adjustment of E. densa to semi-lotic environments of the river, and used correlograms to test spatial autocorrelation in the response variable. We applied automatic selection of models to identify the set of environmental predictors and spatial filters that explain both the patterns of occurrence of E. densa and the partition of variance. The results confirmed the adjustment of E. densa for lentic environments, and the presence of space structure. The most parsimonious model indicated that conductivity, inorganic phosphate, total phosphorus, transparency, turbidity, and pH are the main environmental predictors of the occurrence of E. densa for semi-lotic environments in river. Selected models show that the explanation attributed to the space factor was greater than that of environmental predictors, and that physical barriers in these ecosystems limited the dispersion of E. densa. In short, this thesis provides an unprecedented critical analysis of the methodological and conceptual issues concerned to the potential geographic distribution or environmental predictors of invasive aquatic macrophytes, allowing new insights into the knowledge and management of such plants