Sequência para obter um mapa global de registros de ocorrência de uma espécie no speciesLink.
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Vários estudos de modelagem de distribuição de espécie (SDM) / modelagem de nicho ecológico (ENM) têm utilizado as 19 variáveis bioclimáticas (variáveis BIOCLIM) lançadas em 1996.
As variáveis BIOCLIM são frequentemente obtidas no WorldClim, que é um website que permite fazer download de variáveis BIOCLIM. Neste sentido, é importante indicar as fontes de obtenção das variáveis na metodologia do estudo.
Para mais detalhes sobre as variáveis BIOCLIM consulte a revisão de Booth et al. (2014).
Nesta revisão, os autores descrevem também os primeiros estudos de SDM relacionados à mudança climática, que foram publicados em 1988.
BOOTH, Trevor H. et al. BIOCLIM: the first species distribution modelling package, its early applications and relevance to most current MAXENT studies. Diversity and Distributions, v. 20, n. 1, p. 1-9, 2014. https://doi.org/10.1111/ddi.12144
Para mais informações sobre o trabalho pioneiro de SDM/ENM, consulte:
Carvalho et al. (2019) realizaram a predição potencial e futura de Eremanthus erythropappus (candeia) por meio do algoritmo RF - random forest (BREIMAN, 2001; CUTLER et al. 2007).
O algoritmo RF está entre aqueles que obrigatoriamente precisam de dados de ausência. Sugestão de trabalho sobre o assunto para leitura: Giannini et al. (2012).
Os atores utilizaram a seguinte estratégia de obtenção dos registros de presença e ausência:
Presença:
- Planos de manejo das populações nativas;
- Bancos de dados on-line: speciesLink e Global Biodiversity Information Facility (GBIF);
Wisz et al. (2008) apresentaram na Tabela 1 do artigo deles uma lista de algoritmos e informações sobre quais deles necessitam apenas de dados de presença (ex.: BIOCLIM), dados presença e ausência (GLM, GAM, entre outros), e dados presença comparada com toda a região de estudo (MAXENT).
Referência e link para o artigo:
WISZ, M. S. et al. Effects of sample size on the performance of species distribution models. Diversity and Distributions, v. 14, n. 5, p. 763-773, 2008. Link.
GOBEYN et al. (2019) publicaram uma revisão sobre algoritmos utilizados nos estudos de modelagem de distribuição de espécies (MDS).
Na tabela 1 os autores apresentam as técnicas utilizadas com frequência nos estudos de MDS (incluindo algoritmos), mencionando o nome da técnica, uma breve descrição, o número acumulativo de publicações e algumas das principais referências relacionadas às técnicas.
Na figura 1 do artigo os autores apresentam a cronologia do uso das técnicas de MDS, incluindo desde o trabalho de teoria do nicho de Hutchinson (1957) até o período atual.
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GOBEYN, S.et al. Evolutionary algorithms for species distribution modelling: A review in the context of machine learning. Ecological Modelling, v. 392, p. 179-195, 2019. Link.