Análise de algoritmos para construção de um modelo conjunto para modelagem de espécies amazônicas

Resumo

Para monitorar as mudanças da biodiversidade em relação as mudanças climáticas são utilizadas diferentes modelos de nicho ecológico (ENMs). A seleção do modelo mais adequado para uma espécie pode ser limitada por inúmeros fatores, como disponibilidade e resolução de dados. O objetivo do trabalho foi analisar 13 algoritmos e determinar um modelo consenso para simular a distribuição potencial de cinco espécies alvo do desmatamento na Amazônia: Aspidosperma desmanthum, Cariniana micranta, Clarisia racemosa, Couratari oblongifolia e Vouchysia guianensis. Para a construção dos ENMs foram utilizadas variáveis bioclimáticas e edáficas. As informações de cada espécie foram modeladas individualmente considerando os 13 algoritmos, posteriormente foi obtida a média de cada algoritmo para todas as espécies onde o desempenho foi analisado a partir das métricas: Area Under the Curve, True Skill Statistics e Índice de Sorensen. Com base nos resultados, observou-se que não existe um algoritmo ideal para todas as espécies, assim, foi proposto um modelo consenso a partir dos algoritmos Random Forest, Boosted Regression Trees, Support Vector Machine, Bayesian Gaussian Process e Maximum Entropy Default, uma vez que estes apresentaram melhor desempenho a partir da média. Concluímos é importante considerar as particularidades de cada espécie e a individualidade do conjunto de dados.