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https://repositorio.ufms.br/handle/123456789/5058
Tipo: | Dissertação |
Título: | Evaluation and Performance of Ecological Niche Models in South America: a whip-spider case study |
Autor(es): | JOAO FREDERICO BERNER |
Primeiro orientador: | Gustavo Graciolli |
Resumo: | Construímos Modelos de Nicho Ecológico utilizando os dados de ocorrência de nove espécies do amblipígeo Heterophrynus, endêmico da América do Sul. Testamos e comparamos a performance a a similaridade do output de três conjuntos de dados climáticos e nove algoritmos sob três tamanhos de M para cada espécie. Além disso, utilizamos um dos conjuntos de dados climáticos, BioClim, para construir e projetar modelos para dois cenários SSP ao final do século, e quantificamos a área com adequabilidade climática dentro de Áreas de Conservação em cada cenário. Nossos resultados sugerem que MERRAclim é o conjunto de dados climático mais dessemelhante dos outros testados, e que artefatos de interpolação em ambos os conjuntos BioClim e ENVIREM ditam o output dos modelos na bacia amazônica. Em nossas análises, os algoritmos RF e MARS sobreajustaram os modelos, enquanto GLM, GLMNet e MaxLike subajustaram os modelos dadas as configurações testadas. Nós demonstramos como as estatísticas AUC e TSS são pouco informativas como método de avaliação de modelos presença-fundo ou presença-pseudoausência. Encontramos que Terras Indígenas cobrem em média tanta área climaticamente adequada quanto Áreas de Proteção Integral. Algumas espécies perderão mais de dois terços da sua área de adequebilidade climátical atual, enquanto outras terão essa área mais do que duplicada até o final do século. De nossas conclusões, enfatizamos que o uso de um único conjunto de dados climático, modelo de circulação global e/ou algoritmo deve ser evitado. Além disso, sugerimos que a definição de M deve ser baseada na construção de alguns modelos a priori com diferentes tamanhos de M e selecionando o com melhor performance e que melhor se ajusta ao uso pretendido do modelo. |
Abstract: | In this work Ecological Niche Models were built using the occurrence records of nine species of the endemic South American whip-spider genus Heterophrynus. With this dataset, we tested the use and compared performance and output similarity of three climatic datasets (BioClim, MERRAclim and ENVIREM) and eight algorithms (RF, BRT, SVM, MaxEnt, MaxLike, GLM, GLMNet and MARS) under three M sizes for each of the nine species. Furthermore, we used one of the climatic datasets, BioClim, to build and project models for two end-of-century SSP scenarios and quantify suitable area lying inside Protected Areas (National Parks and Indigenous Land) in each scenario. Our results suggest MERRAclim is the most dissimilar from other climatic datasets, and that the interpolation artifacts in both BioClim and ENVIREM dictate model output in the Amazon Basin. In our analyses, the algorithms RF and MARS overfitted models, while GLM, GLMNet and MaxLike underfitted models given tested settings. We further illustrate how AUC and TSS statistics are uninformative as evaluation methods for presence-background or presence-pseudoabsence models. We found that Indigenous Land or Territories cover as much suitable area as Integral Protection Areas on average. Some species are estimated to lose over two thirds of their current suitable area by the end of the century, while others to have their suitable area more than doubled. From our conclusions, we emphasize that the use of a single climatic dataset, GCM and/or algorithm should be avoided. Furthermore, we suggest that defining M should be based on building a few models a priori with different M sizes and selecting the one with the best performance and best fit for intended model use. |
Palavras-chave: | América do Sul Curva de Acumulação de Ocorrências Modelos de Nicho Ecológico Seleção de algoritmos |
País: | Brasil |
Editor: | Fundação Universidade Federal de Mato Grosso do Sul |
Sigla da Instituição: | UFMS |
Tipo de acesso: | Acesso Aberto |
URI: | https://repositorio.ufms.br/handle/123456789/5058 |
Data do documento: | 2022 |
Aparece nas coleções: | Programa de Pós-graduação em Ecologia e Conservação |
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