VETINDEX

Periódicos Brasileiros em Medicina Veterinária e Zootecnia

p. 167-174

Predição da distribuição de espécies florestais usando variáveis topográficas e de índice de vegetação no leste do Acre, Brasil

Figueiredo, Symone Maria de MeloVenticinque, Eduardo MartinsFiguereido, Evandro OrfanóFerreira, Evandro José Linhares

A modelagem de distribuição de espécie tem implicações fundamentais para o estudo da biodiversidade, tomada de decisão em conservação e para a compreensão dos requerimentos ecológicos das espécies. O objetivo deste trabalho foi avaliar se a utilização de inventários florestais pode melhorar a estimativa de probabilidade de ocorrência, identificar os limites da distribuição potencial e preferência de habitat de um grupo de espécies madeireiras. As variáveis ambientais preditoras foram: altitude, declividade, exposição, índice de vegetação por diferença normalizada (NDVI) e distância vertical à drenagem mais próxima (HAND). Para estimar a distribuição das espécies foi utilizado o método de máxima entropia (Maxent). Em comparação com uma distribuição aleatória, utilizando variáveis topográficas e de índice de vegetação, o método Maxent alcançou uma acurácia de 86%, em média, na distribuição geográfica predita das espécies estudadas. A altitude e o NDVI foram as variáveis mais importantes. Houve limitações na interpolação dos modelos para locais não amostrados e que estão fora do gradiente de altitude associado aos dados de ocorrência, em aproximadamente 7% da área da bacia. Ceiba pentandra (samaúma), Castilla ulei (caucho) e Hura crepitans (assacu) tem maior probabilidade de ocorrência em áreas próximas aos cursos de água. Clarisia racemosa (guariúba), Amburana acreana (cerejeira), Aspidosperma macrocarpon (pereiro), Apuleia leiocarpa (cumaru cetim), Aspidosperma parvifolium (amarelão) e Astronium lecointei (aroeira) podem ocorrer também em floresta de terra firme e solos bem drenados. Essa abordagem de modelagem tem potencial de aplicação para outras espécies tropicais ainda pouco estudadas, sobretudo aquelas que estão sobre pressão da atividade madeireira.(AU)

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