Modelling tools to predict potential distribution of forest species : using Pico Island and the Azores as study case

Tese de Doutoramento, Biologia, 16 de novembro de 2018, Universidade dos Açores.Os modelos de distribuição de espécies (SDMs) têm sido aplicados em diferentes áreas da ecologia, nomeadamente para modelar a distribuição potencial de espécies invasoras, para avaliar espécies prioritárias no âmbito da conservação e para apoiar o planeamento florestal. Um SDM é uma descrição matemática da distribuição de uma espécie no espaço ambiental, a qual pode ser utilizada para prever a distribuição da espécie no espaço geográfico. O avanço ao nível da capacidade computacional disponibilizou uma diversidade de métodos estatísticos, que anteriormente não era possível utilizar. Esta diversidade de métodos reflete-se num número crescente de publicações direcionadas ao estudo e aplicação dos SDMs e também numa variedade crescente de métodos de modelação. Nos Açores, a abundância crescente de dados corológicos, a diversidade geomorfológica do arquipélago e os diferentes padrões espaciais que é possível encontrar em diferentes ilhas e em diferentes espécies, contribuem para que o arquipélago seja um bom modelo para a comparação de diferentes abordagens de modelação, bem como para testar possíveis constrangimentos inerentes ao processo de modelação. As perguntas de investigação a que pretendemos responder nesta tese foram as seguintes: (i) As abordagens de modelação, baseadas em diferentes fundamentos teóricos, originam resultados semelhantes, ao nível da distribuição potencial das espécies florestais estudadas? (ii) Existe alguma diferença relevante, entre o cálculo de Modelos Lineares Generalizados (GLMs) usando métodos de máxima verossimilhança ou métodos bayesianos? (iii) Existe alguma vantagem, no uso de um campo aleatório relativo à estrutura espacial dos dados, em comparação com os modelos que incluem apenas os efeitos fixos das variáveis ambientais? (iv) As diferentes abordagens de modelação originam resultados consistentes, em particular quando o número de variáveis ambientais utilizadas na modelação é reduzido? (v) As diferentes técnicas de modelação são afetadas de um modo relevante pela dimensão da amostra, pelo tipo de distribuição da espécie e pelas alterações no uso do solo? Para responder a estas questões, foram desenvolvidos três exercícios de modelação: (i) Uma comparação da Análise Fatorial do Nicho Ecológico (ENFA) e da modelação baseada na Máxima Entropia (MaxEnt), utilizando dados relativos à presença de três espécies (Pittosporum undulatum, Acacia melanoxylon e Morella faya) em três ilhas (Pico, Terceira e São Miguel), e incluindo o efeito da redução da dimensão da amostra; (ii) A comparação de modelos com efeitos fixos ou mistos, utilizando a plataforma R para o cálculo de GLMs e da aproximação de Laplace (INLA), permitindo o cálculo da estrutura espacial dos dados (função de covariância de Matérn), baseada em dados de duas ilhas (Pico e São Miguel) para duas espécies (P. undulatum e M. faya), e incluindo o efeito da redução da dimensão da amostra; e (iii) A comparação de GLMs e de uma seleção de algoritmos de autoaprendizagem (Machine Learning), usados para modelar as possíveis alterações nas áreas de distribuição de P. undulatum, A. melanoxylon e M. faya nas três ilhas, resultantes das alterações climáticas previstas para 2100. Em relação ao primeiro exercício, ambas as abordagens originaram cenários semelhantes, particularmente quando a quantidade de informação explicada pela ENFA era elevada; os resultados da modelação foram afetados pela redução do tamanho da amostra; os modelos com melhor capacidade de previsão incluíam um conjunto variado de variáveis ambientais (topográficas, climáticas e de uso do solo); e os modelos eram afetados pela transferência para um novo habitat (i.e. ilha). Os resultados do segundo exercício de modelação indicaram que os GLMs, calculados através de métodos de máxima verossimilhança ou métodos bayesianos originaram resultados similares, mesmo nos casos em que a dimensão da amostra era reduzida; e que a adição de um campo aleatório aumentou o ajustamento dos modelos, particularmente para a árvore menos abundante, M. faya, embora a estrutura do campo aleatório fosse claramente afetada pela dimensão da amostra. O terceiro exercício de modelação revelou que existem várias limitações quando se modela o efeito das alterações climáticas na distribuição das espécies, uma vez que os melhores modelos incluíram variáveis topográficas, demonstrando que a modelação baseada somente no clima poderá não ser fiável; verificou-se igualmente que o ajuste dos modelos variava de forma relevante entre as diferentes abordagens de modelação, e que o algoritmo Random Forest apresentou, em geral, os melhores resultados. De uma forma geral, os resultados desta investigação poderão ser aplicados como forma de apoio à gestão da floresta açoriana. Poderão ser replicados em outros sistemas insulares e noutras regiões florestais, não somente em projetos direcionados para a ecologia das espécies florestais, mas também em questões de investigação relacionadas com a previsão do sucesso e expansão das plantas invasoras, a deteção de áreas adequadas para projetos de restauro, a modelação baseada em dados de deteção remota e a modelação do efeito potencial das alterações climáticas.ABSTRACT: Species distribution models (SDMs) have been used in different areas within ecology, namely to model the potential spread of invasive species, to evaluate and manage priority species for conservation and to support forest management. An SDM is a mathematical description of the species distribution in the environmental space that can be used to predict the distribution of the species in the geographic space. The advances in computational capabilities have provided increasingly greater and more intensive statistical algorithms than was previously possible, as reflected by the increasing number of publications addressing SDMs and also the growing variety of modelling approaches. In the Azores, the growing abundance of the species distribution data, the diversity on island size and morphology, and the different spatial patterns that are possible among islands and species, make the archipelago a good model for the comparison of different modelling approaches and to test possible modelling constraints. Overall, the results of this research can be expanded to support Azorean forestry management, and could be replicated in other island systems and forest regions, not only in projects addressing the ecology of particular forest species, but also when handling research questions related with the prediction of plant invader success and expansion, the detection of areas potentially suited for restoration projects, modelling based on remote sense data, and modelling of the potential effect of climate change

A aplicabilidade de ferramentas de modelação no estudo da distribuição potencial de espécies florestais nos Açores

A secção UAciência é coordenada pelo Professor Universitário Armindo Rodrigues.[…]. O avanço ao nível da capacidade computacional disponibilizou uma diversidade de métodos num número crescente de publicações direcionadas ao estudo e aplicação deste tipo de modelos e também numa variedade crescente de métodos de modelação. Nos Açores, a abundância crescente de dados relativos a distribuição das espécies, como sejam o Inventario Florestal ou o Portal da Biodiversidade dos Açores, a diversidade geomorfológica do arquipélago e os diferentes padrões espaciais que é possível encontrar em diferentes ilhas e em diferentes espécies, contribuem para que o arquipélago seja um ótimo laboratório natural para a comparação de diferentes abordagens de modelação, bem como, para testar possíveis constrangimentos técnicos. Duas abordagens que foram e ainda continuam a ser utilizadas, uma delas baseia-se, no conceito de nicho ecológico, e a outra num conceito mais difícil de compreender, a chamada entropia (desordem). […].info:eu-repo/semantics/publishedVersio

Controlo da qualidade da água de consumo humano no concelho da Povoação (São Miguel) : diagnóstico e implicações para a saúde pública

Dissertação de Mestrado em Ambiente, Saúde e Segurança.A água é sem dúvida um recurso de primeira necessidade. Nenhuma comunidade pode viver ou evoluir sem um abastecimento adequado de água, que permita aos seus habitantes viver de modo saudável e confortável, e que contribua para o desenvolvimento da sua economia. A própria noção de desenvolvimento sustentável não pode ser concebida sem, simultaneamente, se assegurar a qualidade da água para consumo humano. O estudo da relação entre o controlo da qualidade da água de consumo e a saúde implica uma correcta identificação de inúmeros factores em jogo, bem como as suas repercussões, positivas ou negativas, sobre os consumidores. Para tal é indispensável a realização de estudos práticos incidindo sobre contextos reais, identificando nestes as principais condicionantes de risco público. A presente dissertação aborda a temática de questões de saúde pública, nomeadamente o controlo da qualidade da água para consumo humano no concelho da Povoação (São Miguel). No seu desenvolvimento optou-se por explorar o tema em questão por duas vias distintas: uma revisão bibliográfica do tema, onde se procurou explorar e explicar os conceitos envolvidos na temática e uma parte de natureza prática, onde se procurou desenvolver uma metodologia específica para caracterizar aspectos físico-químicos e microbiológicos associados à água de consumo humano do concelho da Povoação. Esta caracterização foi realizada não só através de uma análise dos boletins de análise de controlo da qualidade da água, fornecidos pelos serviços da Câmara Municipal da Povoação, como pela avaliação de eventuais lacunas no processo. Os dados da qualidade da água evidenciaram que apesar das melhorias verificadas, ao longo dos dez anos em estudo, os parâmetros com maior percentagem de incumprimento dos valores paramétricos foram essencialmente microbiológicos. Verificou-se, igualmente, que os incumprimentos dos valores paramétricos apresentaram uma tendência decrescente, tendo-se registado uma descida de 67,01%, em 2005, para 30,77%, em 2009. Os resultados obtidos permitem inferir que a actividade agro-pecuária é a principal poluidora dos recursos hídricos no concelho da Povoação, associada a focos de contaminação difusa, bem como a falta de drenagem e tratamento das águas residuais.ABSTRACT: Water is undoubtedly a resource of prime necessity. No community can live or grow without an adequate supply of water, allowing its inhabitants to live healthily and comfortably, and that contributes to the development of its economy. The notion of sustainable development itself cannot be conceived without simultaneously ensure quality water for human consumption. The study of the relationship between the monitoring of water quality for human consumption and health implies an acute identification of many factors involved, as well as the associated effects, either positive or negative, in consumers. For this purpose, it is absolutely necessary to carry out practical studies in occupational environments so that the more important predictors of health risk can be identified. The present thesis addresses public health issues, namely the monitoring of water quality for human consumption in the municipality of Povoação (São Miguel). In the course of the research it was decided to explore the topic in two different approaches: a literature review, which sought to explore and explain the concepts involved in the subject, and a part of practical nature, in order to characterize the drinking water in the municipality of Povoação in terms of several physical, chemical and microbiological parameters. This characterization was accomplished through the analysis of reports about water quality, provided by Câmara Municipal da Povoação, as well as through the analysis of the completeness of the process itself. The water quality data showed that despite improvements made over the ten years studied, the parameters with the highest percentage of parametric values were mainly microbiological. There was also that the parametric values showed a downward trend, having registered a decline of 67, 01% in 2005 to 30,77% in 2009. The results obtained allow inferring that the farming and ranching is the main pollutant of water resources in the municipality of Povoação associated with diffuse sources of contamination and the lack of drainage and wastewater treatment