Modelos de nicho e distribuição geográfica : de espécies a comunidade no bioma Mata Atlântica

Orientador: Prof. Dr. Victor Pereira ZwienerDissertação (mestrado) - Universidade Federal do Paraná, Setor de Ciências Biológicas, Programa de Pós-Graduação em Botânica. Defesa : Curitiba, 27/09/2021Inclui referências: p. 75-79Resumo: Resumo. Entender a distribuição das espécies e os padrões de riqueza tem sido um dos grandes questionamentos de ecólogos e biogeógrafos ao longo das décadas. Ainda mais diante ao cenário atual de mudanças climáticas e fragmentação de habitats, que exigem planos de conservação e ações de gestão mais eficazes da biodiversidade. As previsões da diversidade biológica podem ser úteis para esse propósito e são frequentemente geradas por modelos de nicho ecológico (ENM) e de distribuição potencial (SDM). Em vista disso, testamos a capacidade dos SDMs em capturar parte das variações das comunidades locais e, especialmente, sua habilidade em prever os padrões de riqueza de espécies e composição observados em inventários de campo. Usando dados de 1499 espécies arbóreas distribuídas em 213 inventários florestais ao longo da Mata Atlântica brasileira, aplicamos quatro abordagens para reconstruir as comunidades vegetais: empilhamento binário de SDMs (bSSDM), modelos de distribuição de espécies binárias cortadas por polígonos convexos mínimos (bS-SDM-CROP), binário restrito com a riqueza de espécie e pela regra de classificação de probabilidade (cS-SDM) e, polígonos convexos mínimos (MCP). As comunidades modeladas foram comparadas com comunidades observadas em inventários de campo, com base na riqueza de espécies, composição, beta dissimilaridade e suas partições e, métricas de desempenho preditivo. Apesar de potencialmente superestimar os valores de riqueza de espécies, os S-SDMs, conseguiram capturar parte da variação das comunidades locais, os padrões espaciais previstos de riqueza de espécies acompanharam o padrão geral encontrado nos inventários de campo, sendo encontrada uma relação significativa e positiva. Independente da estratégia de modelagem, a composição de espécies nas comunidades modeladas foi diferente da observada nas comunidades locais. Os erros na previsão fizeram com que algumas espécies consideradas como vulneráveis, em perigo ou criticamente ameaçadas, deixassem de serem previstas nas comunidades modeladas. As restrições impostas nos cS-SDMS não foram capazes de reproduzir as regras de montagem de uma floresta tropical megadiversa, sobretudo, os cS-SDMS não melhoraram drasticamente as previsões da composição de espécies. As restrições espaciais impostas nos bS-SDMs-CROP, através dos MCPs, reduziram o excesso de previsão e melhoraram o desempenho dos SDMs. Todavia, as previsões somente com MCPs produziram padrão de riqueza de espécies diferente do observado em campo. Ainda, a análise da partição da diversidade beta sugere que comunidades bS-SDM e bSSDM- CROP seguem um padrão aninhado e podem representem o conjunto potencial de espécies em largas escalas. Entretanto, as comunidades cS-SDM 9 possuíram uma alta substituição de espécies em relação as comunidades reais. Por fim, as limitações encontradas nos S-SDMs aparentemente não invalidam suas estimativas e os resultados sugerem que eles podem endossar a síntese da biodiversidade e o planejamento da conservação em larga escala. Podendo ser úteis em floretas tropicais ameaçadas, que atualmente sofrem intensamente com a fragmentação e as mudanças climáticas, e necessitam de ações eficazes para mitigar tais efeitos.Abstract: Abstract. Explaining and understanding species distribution and richness patterns have been a bigger question for ecologists and biogeographers over the decades. Even more so in the current scenario of climate change and habitat fragmentation. This requires conservation plans, management actions, and more effective management of biodiversity. Predictions of biological diversity can be useful for this purpose and are often generated by ecological niche models (ENM) and potential distribution models (SDM). Because of this, we tested the ability of SDMs to capture some of the variations in local communities, and especially their ability to predict the patterns of species richness and compositional characteristics observed in field inventories. We generated SDMs for 1499 tree species sampled in 213 forest inventories across the Brazilian Atlantic Forest. We applied four model stacking approaches to reconstruct the plant communities: binary SDMs (bS-SDM), binary SDMs cropped by minimum convex polygons (bS-SDM-CROP), binary SDMs constrained by the observed species richness and the probability ranking rule (cS-SDM), and minimum convex polygons (MCP). We compared the stacking methods with local communities in terms of species richness, composition, community prediction performance metrics, and components of beta diversity. Despite it potentially overestimating species richness values, the S-SDMs managed to capture some of the variations in local communities, the predicted spatial patterns of species richness followed the general pattern found in field inventories. Including a significant and positive relationship was found. Regardless of the modeling strategy, the species composition in the modeled communities was dissimilar from that observed in the local communities. The prediction errors caused some species considered as vulnerable, endangered, or critically endangered to no longer be predicted in the modeled communities. The constraints imposed on the cS-SDMS were not able to reproduce the assemblage rules found in a megadiverse tropical forest. In particular, the cS-SDMS did not dramatically improve the composition predictions. The spatial constraints imposed on cS-SDMSs-CROP through MCPs reduced over-prediction and improved the performance of the SDMs. However, predictions with MCPs alone produced a different pattern of species richness than observed in the field inventories. Furthermore, beta diversity partitioning analysis suggests that BS-SDM and BS-SDM-CROP communities follow a nested pattern and may represent potential species assemblages at larger scales. However, cSSDM communities had a high species substitution relative to real communities. Finally, the limitations found in S-SDMs do not invalidate their estimates and the results suggest that they can endorse biodiversity synthesis and conservation planning at larger scales. They can be useful in endangered tropical forests, 11 which currently suffer intensely from fragmentation and climate change, and need effective actions to mitigate such effects